Algo-Trading: Sein Wesen, Handelsstrategien und Risiken

Derzeit werden die meisten Operationen an Börsen mit speziellen Robotern durchgeführt, in die verschiedene Algorithmen eingebettet sind. Diese Taktik wird als algorithmischer Handel bezeichnet. Dies ist ein Trend der letzten Jahrzehnte, der den Markt in vielerlei Hinsicht verändert hat.

Was ist algorithmischer Handel?

Die wichtigste Form des algorithmischen Handels ist der HFT-Handel. Der Punkt ist, die Transaktion sofort abzuschließen. Mit anderen Worten, dieser Typ nutzt seinen Hauptvorteil – die Geschwindigkeit. Der algorithmische Handel hat zwei Hauptdefinitionen:

• Algo-Handel. Ein Autosystem, das ohne Händler in einem bestimmten Algorithmus handeln kann. Das System ist notwendig, um durch die automatische Marktanalyse und das Öffnen von Positionen direkten Gewinn zu erzielen. Dieser Algorithmus wird auch als „Handelsroboter“ oder „Berater“ bezeichnet.
• Algorithmischer Handel. Ausführung von Großaufträgen auf dem Markt, wenn sie automatisch in Teile zerlegt und nach den festgelegten Regeln schrittweise geöffnet werden. Das System wird verwendet, um die manuelle Arbeit von Händlern bei der Durchführung von Transaktionen zu erleichtern. Wenn Sie beispielsweise die Aufgabe haben, 100.000 Aktien zu kaufen, und gleichzeitig Positionen für 1-3 Aktien eröffnen müssen, ohne im Auftragsfeed aufzufallen.

Vereinfachter, algorithmischer Handel ist die Automatisierung der täglichen Operationen, die von Händlern ausgeführt werden, um die Zeit zu verkürzen, die für die Analyse von Aktieninformationen, die Berechnung mathematischer Modelle und die Ausführung von Transaktionen benötigt wird. Das System beseitigt auch die Rolle des menschlichen Faktors im Funktionieren des Marktes (Emotionen, Spekulation, „Intuition des Händlers“), was manchmal sogar die Rentabilität der vielversprechendsten Strategie negiert.

Die Entstehungsgeschichte des algorithmischen Handels

1971 gilt als Ausgangspunkt für den algorithmischen Handel (es erschien gleichzeitig mit dem ersten automatisierten Handelssystem NASDAQ). 1998 genehmigte die US-amerikanische Wertpapieraufsichtsbehörde (SEC) offiziell die Nutzung elektronischer Handelsplattformen. Dann begann der echte Wettbewerb der Hochtechnologien. Folgende bedeutende Momente in der Entwicklung des algorithmischen Handels sind erwähnenswert:

• Anfang 2000. Automatisierte Transaktionen wurden in nur wenigen Sekunden abgeschlossen. Der Marktanteil der Roboter betrug weniger als 10 %.
• Jahr 2009. Die Ausführungsgeschwindigkeit von Anwendungen wurde mehrmals reduziert und erreichte mehrere Millisekunden. Der Anteil der Verkäuferinnen und Verkäufer stieg stark auf 60 %.
• 2012 und darüber hinaus. Die Unvorhersehbarkeit von Börsenereignissen hat zu einer Vielzahl von Fehlern in den starren Algorithmen der meisten Software geführt. Dies führte zu einer Reduzierung des automatisierten Handelsvolumens auf 50 % des Gesamtvolumens. Künstliche Intelligenz-Technologie wird entwickelt und eingeführt.

Der Hochfrequenzhandel ist auch heute noch relevant. Viele Routineoperationen (zum Beispiel Marktskalierung) werden automatisch durchgeführt, was die Belastung der Trader deutlich reduziert. Die Maschine hat jedoch den lebendigen Intellekt und die entwickelte menschliche Intuition noch nicht vollständig ersetzen können. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Volatilität der Börse aufgrund der Veröffentlichung bedeutender internationaler Wirtschaftsnachrichten stark ansteigt. In dieser Zeit wird dringend davon abgeraten, sich auf Roboter zu verlassen.

Vor- und Nachteile des algorithmischen Handels

Die Vorteile des Algorithmus sind alle Nachteile des manuellen Handels. Ein Mensch lässt sich leicht von Emotionen beeinflussen, Roboter jedoch nicht. Der Roboter wird streng nach dem Algorithmus handeln. Wenn das Geschäft in Zukunft profitabel sein kann, wird es der Roboter zu Ihnen bringen. Auch ist ein Mensch bei weitem nicht immer in der Lage, sich voll und ganz auf sein eigenes Handeln zu konzentrieren und braucht von Zeit zu Zeit Ruhe. Roboter haben solche Nachteile nicht. Aber sie haben ihre eigenen und darunter:

• aufgrund der strikten Einhaltung von Algorithmen kann sich der Roboter nicht an sich ändernde Marktbedingungen anpassen;
• die Komplexität des algorithmischen Handels selbst und die hohen Anforderungen an die Vorbereitung;
• Fehler der eingeführten Algorithmen, die der Roboter selbst nicht erkennen kann (das ist natürlich schon ein menschlicher Faktor, aber ein Mensch kann seine Fehler erkennen und korrigieren, aber Roboter können dies noch nicht).

Sie sollten Handelsroboter nicht als die einzige Möglichkeit betrachten, mit dem Handel Geld zu verdienen, da die Rentabilität des automatischen Handels und des manuellen Handels in den letzten 30 Jahren fast gleich geworden ist.

Die Essenz des algorithmischen Handels

Algo-Trader (auch Quanten-Trader genannt) verwenden nur die Theorie der Wahrscheinlichkeit, dass die Preise in die erforderliche Spanne fallen. Die Berechnung basiert auf der vorherigen Preisreihe oder mehreren Finanzinstrumenten. Die Regeln werden sich mit Veränderungen des Marktverhaltens ändern.
Algorithmische Händler suchen immer nach Marktineffizienzen, wiederkehrenden Kursmustern in der Geschichte und der Möglichkeit, zukünftige wiederkehrende Kurse zu berechnen. Daher liegt die Essenz des algorithmischen Handels in den Regeln für die Auswahl offener Positionen und Robotergruppen. Die Wahl kann sein:

• Handbuch – die Implementierung erfolgt durch den Forscher auf der Grundlage mathematischer und physikalischer Modelle;
• automatisch – ist für die Massenaufzählung von Regeln und Tests innerhalb des Programms erforderlich;
• genetisch – hier werden die Regeln von einem Programm entwickelt, das Elemente der künstlichen Intelligenz enthält.

Andere Ideen und Utopien zum algorithmischen Handel sind Fiktion. Selbst Roboter können die Zukunft nicht mit einer 100%igen Garantie „vorhersagen“. Der Markt kann nicht so ineffizient sein, dass es Regeln gibt, die jederzeit und überall für Roboter gelten. Große Investmentgesellschaften, die Algorithmen verwenden (z. B. Renessaince Technology, Citadel, Virtu) haben Hunderte von Gruppen (Familien) von Handelsrobotern, die Tausende von Instrumenten abdecken. Es ist diese Methode, die eine Diversifizierung von Algorithmen ist, die ihnen täglich Gewinn bringt.

Algorithmustypen

Ein Algorithmus ist ein Satz klarer Anweisungen, die entwickelt wurden, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Auf dem Finanzmarkt werden die Algorithmen der Benutzer von Computern ausgeführt. Zur Erstellung eines Regelwerks werden Daten zu Preis, Volumen und Ausführungszeit zukünftiger Transaktionen verwendet. Der Algo-Handel an den Aktien- und Devisenmärkten wird in vier Haupttypen unterteilt:

• Statistisch. Diese Methode basiert auf einer statistischen Analyse unter Verwendung historischer Zeitreihen, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Auto. Der Zweck dieser Strategie besteht darin, Regeln zu schaffen, die es den Marktteilnehmern ermöglichen, das Risiko von Transaktionen zu reduzieren.
• Exekutive. Diese Methode wurde entwickelt, um bestimmte Aufgaben im Zusammenhang mit dem Öffnen und Schließen von Handelsaufträgen auszuführen.
• Gerade. Diese Technologie zielt darauf ab, die Geschwindigkeit des Marktzugangs zu maximieren und die Kosten für die Eingabe und Verbindung von algorithmischen Händlern mit dem Handelsterminal zu reduzieren.

Der algorithmische Hochfrequenzhandel kann als separater Bereich für den mechanisierten Handel unterschieden werden. Das Hauptmerkmal dieser Kategorie ist die hohe Häufigkeit der Auftragserstellung: Transaktionen werden in Millisekunden ausgeführt. Dieser Ansatz kann große Vorteile bieten, birgt aber auch gewisse Risiken.

Automatisierter Handel: Roboter und Berater

1997 beschrieb Analyst Tushar Chand in seinem Buch Beyond Technical Analysis (ursprünglich Beyond Technical Analysis) erstmals ein mechanisches Handelssystem (MTS). Dieses System wird Handelsroboter oder Währungsberater genannt. Dies sind Softwaremodule, die den Markt überwachen, Handelsaufträge erteilen und die Ausführung dieser Aufträge steuern. Es gibt zwei Arten von Roboterhandelsprogrammen:

• automatisiertes „von“ und „bis“ – sie sind in der Lage, unabhängige, unabhängige Entscheidungen über den Handel zu treffen;
• dem Händler Signale geben, einen Deal manuell zu eröffnen, senden sie selbst keine Aufträge.

Beim algorithmischen Handel kommt nur die 1. Art von Roboter oder Berater in Betracht, deren „Superaufgabe“ die Umsetzung jener Strategien ist, die beim manuellen Handel nicht möglich sind.

Der Renaissance Institutiona Equlties Fund ist der größte private Fonds, der algorithmischen Handel einsetzt. Es wurde in den USA von Renaissance Technologies LLC eröffnet, die 1982 von James Harris Simons gegründet wurde. Die Financial Times nannte Simons später „den klügsten Milliardär“.

Wie werden Handelsroboter erstellt?

Die Roboter, die für den algorithmischen Handel an der Börse verwendet werden, sind spezialisierte Computerprogramme. Ihre Entwicklung beginnt zunächst mit der Erstellung eines klaren Plans aller Aufgaben, die Roboter ausführen werden, einschließlich der Strategien. Die Herausforderung für den Trader-Programmierer besteht darin, einen Algorithmus zu erstellen, der sein Wissen und seine persönlichen Vorlieben berücksichtigt. Natürlich ist es notwendig, alle Nuancen des Systems, das Transaktionen automatisiert, im Voraus klar zu verstehen. Daher wird Anfängern nicht empfohlen, selbst einen TC-Algorithmus zu erstellen. Für die technische Umsetzung von Handelsrobotern müssen Sie mindestens eine Programmiersprache beherrschen. Um Programme zu schreiben, verwenden Sie mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab.
Die Möglichkeit der Programmierung bietet Händlern viele Vorteile:

• die Fähigkeit, Datenbanken zu erstellen;
• Start- und Testsysteme;
• Analyse von Hochfrequenzstrategien;
• Fehler schnell beheben.

Es gibt viele sehr nützliche Open-Source-Bibliotheken und -Projekte für jede Sprache. Eines der größten algorithmischen Handelsprojekte ist QuantLib, erstellt in C++. Wenn Sie eine direkte Verbindung zu Currenex, LMAX, Integral oder anderen Liquiditätsanbietern herstellen müssen, um Hochfrequenzalgorithmen zu verwenden, müssen Sie die Fähigkeiten zum Schreiben von Java-Verbindungs-APIs beherrschen. In Ermangelung von Programmierkenntnissen ist es möglich, spezielle algorithmische Handelsprogramme zu verwenden, um einfache mechanische Handelssysteme zu erstellen. Beispiele für solche Plattformen:

• TSLab;
• WhelthLab;
• MetaTrader;
• S # .Studio;
• Multicharts;
• TradeStation.

Algorithmischer Börsenhandel

Die Aktien- und Derivatemärkte bieten zahlreiche Möglichkeiten für automatisierte Systeme, aber algorithmischer Handel ist bei großen Fonds verbreiteter als bei Privatanlegern. Es gibt verschiedene Arten des algorithmischen Handels an der Börse:

• Ein System, das auf technischer Analyse basiert. Entwickelt, um Marktineffizienzen und mehrere Indikatoren zu nutzen, um Trends und Marktbewegungen zu erkennen. Häufig zielt diese Strategie darauf ab, von den Methoden der klassischen technischen Analyse zu profitieren.
• Pair- und Basketball-Trading. Das System verwendet das Verhältnis von zwei oder mehr Instrumenten (eines davon ist ein „Leitfaden“, dh erste Änderungen treten darin auf, und dann werden das 2. und die folgenden Instrumente gezogen) mit einem relativ hohen Prozentsatz, aber nicht gleich 1. Wenn Weicht das Instrument von der vorgegebenen Route ab, wird er wahrscheinlich zu seiner Gruppe zurückkehren. Durch die Verfolgung dieser Abweichung kann der Algorithmus handeln und Gewinne für den Eigentümer erzielen.
• Marktmachen. Dies ist eine weitere Strategie, die darauf abzielt, die Marktliquidität aufrechtzuerhalten. Damit ein privater Trader oder Hedgefonds jederzeit ein Handelsinstrument kaufen oder verkaufen kann. Market Maker können mit ihren Gewinnen sogar die Nachfrage nach verschiedenen Instrumenten decken und von der Börse profitieren. Dies verhindert jedoch nicht den Einsatz spezieller Strategien, die auf schnellen Verkehrs- und Marktdaten basieren.
• Frontlauf. Im Rahmen eines solchen Systems werden Tools eingesetzt, um das Transaktionsvolumen zu analysieren und Großaufträge zu identifizieren. Der Algorithmus berücksichtigt, dass große Orders den Preis halten und entgegengesetzte Trades in die entgegengesetzte Richtung erscheinen lassen. Aufgrund der schnellen Analyse von Marktdaten in Orderbüchern und Feeds werden sie mit Volatilität konfrontiert, versuchen, andere Teilnehmer zu übertreffen, und akzeptieren bei der Ausführung sehr großer Orders nur eine geringe Volatilität.
• Schiedsverfahren. Dies ist eine Transaktion unter Verwendung von Finanzinstrumenten, die Korrelation zwischen ihnen liegt nahe bei eins. In der Regel weisen solche Instrumente die kleinsten Abweichungen auf. Das System überwacht Preisänderungen für verbundene Instrumente und führt preisausgleichende Arbitrage-Transaktionen durch. Beispiel: Es werden 2 verschiedene Arten von Aktien desselben Unternehmens genommen, die sich synchron mit 100% Korrelation ändern. Oder es werden die gleichen Anteile genommen, aber in unterschiedlichen Märkten. An einer Börse wird sie etwas früher steigen / fallen als an der anderen. Nachdem Sie diesen Moment am 1. „erwischt“ haben, können Sie am 2. Deals eröffnen.
• Handel mit Volatilität. Dies ist die schwierigste Art des Handels, basierend auf dem Kauf verschiedener Arten von Optionen und der Erwartung einer Erhöhung der Volatilität eines bestimmten Instruments. Dieser algorithmische Handel erfordert viel Rechenleistung und ein Expertenteam. Hier analysieren die besten Köpfe verschiedene Instrumente und treffen Vorhersagen, welche davon die Volatilität erhöhen können. Sie setzen ihre Analysemechanismen in Roboter ein und kaufen zum richtigen Zeitpunkt Optionen für diese Instrumente.

Algorithmische Handelsrisiken

Der Einfluss des algorithmischen Handels hat in letzter Zeit stark zugenommen. Natürlich bergen neue Handelsmethoden gewisse Risiken, die bisher nicht erwartet wurden. HFT-Transaktionen sind besonders mit Risiken behaftet, die es zu beachten gilt.
Das Gefährlichste bei der Arbeit mit Algorithmen:

• Preismanipulation. Sie können Algorithmen anpassen, um einzelne Instrumente direkt zu beeinflussen. Die Folgen können hier sehr gefährlich sein. Im Jahr 2013, am ersten Handelstag auf dem weltweiten BATS-Markt, gab es einen regelrechten Wertverlust der Wertpapiere des Unternehmens. In nur 10 Sekunden fiel der Preis von 15 Dollar auf wenige Cent. Grund war die Aktivität eines Roboters, der bewusst darauf programmiert war, Aktienkurse zu senken. Diese Politik kann andere Teilnehmer in die Irre führen und die Situation an der Börse stark verzerren.
• Abfluss von Betriebskapital. Wenn der Markt unter Stress steht, setzen Teilnehmer, die Roboter verwenden, den Handel aus. Da die meisten Orders von Auto Advisors kommen, kommt es zu einem globalen Abfluss, der sofort alle Quotes zum Absturz bringt. Die Folgen eines solchen Börsen-„Swings“ können sehr gravierend sein. Zudem sorgt der Liquiditätsabfluss für weit verbreitete Panik, was die schwierige Situation verschärfen wird.
• Die Volatilität hat stark zugenommen. Manchmal kommt es auf allen Märkten der Welt zu unnötigen Schwankungen der Vermögenswerte. Dies kann ein starker Preisanstieg oder ein katastrophaler Rückgang sein. Diese Situation wird als Flash-Crash bezeichnet. Grund für Schwankungen ist oft das Verhalten von Hochfrequenzrobotern, denn ihr Anteil an der Gesamtzahl der Marktteilnehmer ist sehr groß.
• Erhöhte Kosten. Viele mechanische Berater müssen ihre technischen Fähigkeiten ständig verbessern. Dadurch ändert sich die Tarifpolitik, was den Händlern natürlich nicht gut tut.
• Betriebsrisiko. Eine große Anzahl gleichzeitig eingehender Aufträge kann Server mit enormer Kapazität überlasten. Daher funktioniert das System manchmal während der Spitzenzeit des aktiven Handels nicht mehr, alle Kapitalflüsse werden ausgesetzt und die Teilnehmer erleiden große Verluste.
• Die Vorhersehbarkeit des Marktes nimmt ab. Roboter haben einen erheblichen Einfluss auf die Transaktionspreise. Dies verringert die Genauigkeit der Prognose und untergräbt die Grundlagen der zugrunde liegenden Analyse. Außerdem rauben Auto-Helfer traditionellen Händlern gute Preise.

Roboter diskreditieren nach und nach gewöhnliche Marktteilnehmer und dies führt zu einer zukünftigen vollständigen Ablehnung manueller Operationen. Die Situation wird die Position des Systems der Algorithmen stärken, was zu einer Erhöhung der damit verbundenen Risiken führt.

Algorithmischer Forex-Handel

Das Wachstum des algorithmischen Devisenhandels ist im Wesentlichen auf die Automatisierung von Prozessen und die Verkürzung der Zeit für die Durchführung von Devisentransaktionen mithilfe von Softwarealgorithmen zurückzuführen. Dadurch werden auch die Betriebskosten gesenkt. Forex verwendet hauptsächlich Roboter, die auf Methoden der technischen Analyse basieren. Und da das gängigste Terminal die MetaTrader-Plattform ist, hat sich die von den Plattformentwicklern bereitgestellte Programmiersprache MQL zur gebräuchlichsten Methode zum Schreiben von Robotern entwickelt.

Quantitativer Handel

Quantitativer Handel ist die Richtung des Handels, deren Zweck darin besteht, ein Modell zu erstellen, das die Dynamik verschiedener finanzieller Vermögenswerte beschreibt und Ihnen ermöglicht, genaue Vorhersagen zu treffen. Quantitative Trader, auch Quantenhändler genannt, sind in der Regel hochqualifizierte Spezialisten auf ihrem Gebiet: Ökonomen, Mathematiker, Programmierer. Um Quantenhändler zu werden, müssen Sie zumindest die Grundlagen der mathematischen Statistik und Ökonometrie kennen.

Hochfrequenter algorithmischer Handel / HFT-Handel

Dies ist die häufigste Form des automatisierten Handels. Ein Merkmal dieser Methode ist, dass Transaktionen mit hoher Geschwindigkeit in verschiedenen Instrumenten durchgeführt werden können, bei denen der Zyklus des Erstellens / Schließens von Positionen innerhalb einer Sekunde abgeschlossen ist.

HFT-Transaktionen nutzen den Hauptvorteil von Computern gegenüber Menschen – Mega-High-Speed.

Es wird angenommen, dass der Autor der Idee Stephen Sonson ist, der 1989 zusammen mit D. Whitcomb und D. Hawkes den weltweit ersten automatischen Handelstisch (Automatic Trading Desk) geschaffen hat. Obwohl die formale Entwicklung der Technologie erst 1998 begann, als die Verwendung elektronischer Plattformen an amerikanischen Börsen genehmigt wurde.

Grundprinzipien des HFT-Handels

Dieser Handel basiert auf den folgenden Walen:

• die Verwendung von High-Tech-Systemen hält die Ausführungsdauer von Positionen auf dem Niveau von 1-3 Millisekunden;
• Gewinne aus Mikroveränderungen bei Preisen und Margen;
• Ausführung von groß angelegten Hochgeschwindigkeitsgeschäften und Erzielung eines Gewinns auf dem niedrigsten realen Niveau, das manchmal unter einem Cent liegt (das Potenzial von HFT ist um ein Vielfaches höher als bei herkömmlichen Strategien);
• die Verwendung aller Arten von Schiedsverfahren;
• Transaktionen werden ausschließlich während des Handelstages getätigt, das Transaktionsvolumen für jede Sitzung kann Zehntausende erreichen.

Hochfrequenzhandelsstrategien

Hier kann jede algorithmische Handelsstrategie verwendet werden, aber gleichzeitig mit einer Geschwindigkeit gehandelt werden, die für den Menschen unerreichbar ist. Hier sind zum Beispiel einige HFT-Strategien:

• Identifizierung von Pools mit hoher Liquidität. Diese Technologie zielt darauf ab, versteckte („dunkle“) oder Sammelbestellungen zu erkennen, indem kleine Testtransaktionen geöffnet werden. Das Ziel besteht darin, der starken Bewegung entgegenzuwirken, die durch die volumetrischen Pools erzeugt wird.
• Schaffung eines elektronischen Marktes. Bei der Erhöhung der Liquidität im Markt wird der Gewinn durch den Handel innerhalb des Spreads realisiert. Normalerweise erweitert sich der Spread beim Handel an einer Börse. Wenn der Market Maker keine Kunden hat, die ein Gleichgewicht halten können, müssen Hochfrequenzhändler ihre eigenen Mittel verwenden, um Angebot und Nachfrage des Instruments zu schließen. Börsen und ECNs gewähren als Belohnung Rabatte auf die Betriebskosten.
• Frontlauf. Der Name bedeutet übersetzt „vorauslaufen“. Diese Strategie basiert auf der Analyse aktueller Kauf- und Verkaufsorders, der Asset-Liquidität und des durchschnittlichen Open Interest. Die Essenz dieser Methode besteht darin, große Bestellungen zu erkennen und eigene kleine zu einem etwas höheren Preis zu platzieren. Nachdem die Order ausgeführt wurde, nutzt der Algorithmus die hohe Wahrscheinlichkeit von Kursschwankungen um eine andere große Order, um eine weitere höhere Order zu platzieren.
• Aufgeschobenes Schiedsverfahren. Diese Strategie nutzt den aktiven Zugriff auf Bestandsdaten durch die geografische Nähe zu Servern oder den Erwerb teurer Direktverbindungen zu wichtigen Standorten. Es wird oft von Händlern verwendet, die sich auf Devisenaufsichtsbehörden verlassen.
• Statistische Schlichtung. Diese Methode des Hochfrequenzhandels basiert auf der Identifizierung der Korrelation verschiedener Instrumente zwischen Plattformen oder entsprechenden Vermögensformen (Futures für Währungspaare und deren Kassakontrahenten, Derivate und Aktien). Diese Transaktionen werden in der Regel von Privatbanken, Investmentfonds und anderen lizenzierten Händlern durchgeführt.

Hochfrequenzoperationen werden in Mikrovolumina durchgeführt, denen eine große Anzahl von Transaktionen gegenübersteht. In diesem Fall werden Gewinne und Verluste sofort erfasst.

Überprüfung von Programmen für algorithmische Händler

Es gibt eine kleine Software, die für den algorithmischen Handel und die Roboterprogrammierung verwendet wird:

• TSLab. In Russland hergestellte C#-Software. Kompatibel mit den meisten Devisen- und Börsenmaklern. Dank eines speziellen Blockdiagramms hat es eine recht einfache und leicht zu erlernende Oberfläche. Sie können das Programm kostenlos nutzen, um das System zu testen und zu optimieren, aber für echte Transaktionen müssen Sie ein Abonnement erwerben.
• ReichtumLab. Ein Programm zur Entwicklung von Algorithmen in C#. Mit ihrer Hilfe können Sie die Wealth Script-Bibliothek verwenden, um eine algorithmische Handelssoftware zu schreiben, die den Codierungsprozess erheblich vereinfacht. Sie können auch Zitate aus verschiedenen Quellen mit dem Programm verbinden. Neben dem Backtesting können auch reale Transaktionen am Finanzmarkt stattfinden.
• R-Studio. Fortgeschritteneres Programm für Quanten (nicht für Anfänger geeignet). Die Software kombiniert mehrere Sprachen, von denen eine eine dedizierte R-Sprache für die Daten- und Zeitreihenverarbeitung verwendet. Hier werden Algorithmen und Schnittstellen erstellt, Tests durchgeführt, Optimierungen, Statistiken und andere Daten gewonnen. R Studio ist kostenlos, aber ziemlich ernst. Das Programm verwendet verschiedene eingebaute Bibliotheken, Tester, Modelle usw.

Strategien für den algorithmischen Handel

Algotrading hat die folgenden Strategien:

• TWAP. Dieser Algorithmus öffnet regelmäßig Orders zum besten Geld- oder Briefkurs.
• Ausführungsstrategie.  Der Algorithmus erfordert große Käufe von Vermögenswerten zu gewichteten Durchschnittspreisen, die normalerweise von großen Teilnehmern (Hedgefonds und Broker) verwendet werden.
• VWAP. Der Algorithmus wird verwendet, um Positionen in einem gleichen Teil eines bestimmten Volumens für einen bestimmten Zeitraum zu eröffnen, und der Preis sollte nicht höher sein als der gewichtete Durchschnittspreis bei der Einführung.
• Data-Mining. Es ist eine Suche nach neuen Mustern für neue Algorithmen. Vor Testbeginn waren mehr als 75 % der Mining-Daten für die Datenerhebung bestimmt. Suchergebnisse hängen nur von professionellen und detaillierten Methoden ab. Die Suche selbst wird manuell mit verschiedenen Algorithmen konfiguriert.
• Eisberg. Wird verwendet, um Bestellungen aufzugeben, deren Gesamtmenge die in den Parametern angegebene Menge nicht überschreitet. An vielen Börsen ist dieser Algorithmus in den Kern des Systems integriert und ermöglicht es Ihnen, das Volumen in den Auftragsparametern anzugeben.
• Spekulative Strategie. Dies ist das Standardmodell für Händler, die den bestmöglichen Preis für den Handel suchen, um spätere Gewinne zu erzielen.

Schulungen und Bücher zum algorithmischen Handel

In Schulkreisen bekommt man solche Kenntnisse nicht. Dies ist ein sehr enger und spezifischer Bereich. Es ist schwierig, hier wirklich zuverlässige Studien herauszugreifen, aber zusammenfassend sind folgende Schlüsselkenntnisse erforderlich, um algorithmischen Handel zu betreiben:

• mathematische sowie ökonomische Modelle;
• Programmiersprachen – Python, С ++, MQL4 (für Forex);
• Informationen über Börsenkontrakte und Merkmale von Instrumenten (Optionen, Futures usw.).

Diese Richtung musst du hauptsächlich alleine meistern. Um Bildungsliteratur zu diesem Thema zu lesen, können Sie Bücher in Betracht ziehen:

• Quantenhandel und algorithmischer Handel – Ernest Chen;
• Algorithmischer Handel und direkter Börsenzugang – Barry Johnsen;
• „Methoden und Algorithmen der Finanzmathematik“ – Luu Yu-Dau;
• „Innerhalb der Black Box“ – Rishi K. Narang;
• Handel und Börsen: Marktmikrostruktur für Praktiker – Larry Harris.

Der produktivste Lernprozess besteht darin, zunächst die Grundlagen des Aktienhandels und der technischen Analyse zu erlernen und dann Bücher über den algorithmischen Handel zu kaufen. Zu beachten ist auch, dass die meisten Fachpublikationen nur auf Englisch zu finden sind.

Neben Büchern mit Voreingenommenheit ist es auch nützlich, alle Lagerliteratur zu lesen.

Berühmte Mythen über algorithmischen Handel

Viele Leute glauben, dass der Roboterhandel nur profitabel sein kann und Händler überhaupt nichts tun müssen. Natürlich nicht. Es ist immer notwendig, den Roboter zu überwachen, zu optimieren und zu steuern, damit keine Fehler und Ausfälle auftreten. Manche Leute denken, dass Roboter kein Geld verdienen können. Dies sind Personen, die höchstwahrscheinlich zuvor auf minderwertige Roboter gestoßen sind, die von Betrügern für Währungstransaktionen verkauft wurden. Es gibt Qualitätsroboter im Devisenhandel, die Geld verdienen können. Aber niemand wird sie verkaufen, weil sie schon gutes Geld bringen. Der Handel an der Börse hat ein enormes Ertragspotenzial. Der algorithmische Handel ist ein echter Durchbruch im Anlagebereich. Roboter übernehmen fast alle alltäglichen Aufgaben, die früher lange gedauert haben.