Was ist automatisiertes Trading und wie funktioniert es?

Geschrieben von: Aubrey Hayward | Finanzexperte

Trader aller Niveaus können diesen Leitfaden nutzen, um ihr Verständnis des automatisierten Tradings zu vertiefen. In Kombination mit unserer ausführlichen Analyse des algorithmischen Tradings bietet er das Wissen und die Werkzeuge, um Ihren Ansatz zu verfeinern und effektive Strategien in Ihren Handelsplan zu integrieren.

Wie unterscheidet sich das automatisierte Trading vom algorithmischen Trading?

Dies ist ein wichtiger Punkt, der oft missverstanden wird. Algorithmisches Trading und automatisiertes Trading sind nicht dasselbe, obwohl sie eng miteinander verbunden sind und sich häufig überschneiden.

Die Begriffe "algorithmisches Trading" und „automatisiertes Trading" werden oft synonym verwendet und können auch grob als BOTs (eigentlich ein roBOT) bezeichnet werden. Sie haben jedoch sehr unterschiedliche Bedeutungen und Unterschiede:

Was ist algorithmisches Trading?

Definition: Beim algorithmischen Trading werden komplexe mathematische Modelle mit Hilfe von Algorithmen eingesetzt, um Transaktionen auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Kriterien durchzuführen. Diese Kriterien basieren häufig auf technischen Indikatoren, Preisen, Volumen und anderen quantitativen Methoden.

Zweck: Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Algorithmen, die auf der Grundlage von Datenanalysen und Marktbedingungen Entscheidungen treffen, z. B. um Trends zu erkennen, Arbitragemöglichkeiten zu nutzen oder Hochfrequenzhandel zu betreiben.

Anpassung: Händler können ausgefeilte Algorithmen mit benutzerdefinierter Codierung, Backtesting und umfassender Datenanalyse erstellen, um die Leistung und die Handelsergebnisse zu optimieren.

Beispiele: Hochfrequenzhandel (HFT), Trendfolgestrategien, Mean Reversion-Strategien und statistische Arbitrage.

Was ist automatisiertes Trading?

Definition: Automatisiertes Trading bezieht sich auf den umfassenderen Prozess des Einsatzes von Technologie zur automatischen Ausführung von Geschäften mit vordefinierten Kauf- oder Verkaufsaufträgen zu bestimmten Preisen oder Zeitpunkten mit minimaler manueller Intervention. Es kann auch die Überwachung der Marktbedingungen und die Durchführung von Nachhandelsaktivitäten umfassen.

Zweck: Hauptziel ist die Rationalisierung des Ausführungsprozesses, um die Notwendigkeit manueller Auftragseingabe zu reduzieren und menschliche Fehler und Verzögerungen zu minimieren.

Komplexität: Dies kann so einfach sein wie das Einrichten von automatischen Kauf- und Verkaufsaufträgen mit Stop-Loss- und Take-Profit-Limits. Es ist jedoch auch möglich, komplexere Setups zu verwenden, die „einfachere" algorithmische Strategien beinhalten.

Beispiel: Nutzung der integrierten Funktionen einer Handelsplattform zur automatischen Ausführung von Kauf- und Verkaufsaufträgen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind, z.B. wenn der Kurs ein bestimmtes Niveau erreicht. Dazu gehören auch Stop-Losses, Limit-Orders und Trailing-Stops.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der gesamte algorithmische Handel automatisiert ist und sich auf die Verwendung fortgeschrittener, datengestützter Strategien konzentriert, um Handelsentscheidungen zu treffen. Automatisierter Handel umfasst jedes System, das ohne menschlichen Eingriff mit einfachen regelbasierten Aktionen handelt. Der Hauptunterschied liegt in der Verfeinerung und Anpassung der verwendeten Strategien.

Vorteile und Risiken des Einsatzes automatisierter Handelssysteme 

Vorteile des automatisierten Tradings

• Aufrechterhaltung der Disziplin: Emotionale und impulsive Entscheidungen werden vermieden, indem sichergestellt wird, dass Trades auf der Grundlage vorher geplanter Strategien ausgeführt werden.
• Zeitersparnis: Durch die Automatisierung des Handels wird Zeit gespart, da sich das System nahtlos in den Tagesablauf des Händlers einfügt.
• Erweitert die Möglichkeiten: Ermöglicht es Händlern, mehrere Strategien und Marktchancen auszuprobieren, ohne das Risiko eines menschlichen Burn-outs einzugehen.
• Optimierte Ausführung: Verbessert die Handelsgenauigkeit, indem Positionen zu optimalen Kursen eröffnet und geschlossen werden, um Gewinne zu maximieren und Verluste zu begrenzen.
• Simultaneous Trading: Ermöglicht die Ausführung mehrerer Trades auf verschiedenen Märkten in Echtzeit, wodurch manueller Aufwand vermieden wird.
• Umfassende Analyse: Nutzt verschiedene Indikatoren, um neue Chancen zu erkennen und Trends effektiv zu analysieren.

Risiken des automatisierten Tradings

• Technologieabhängigkeit: Eine übermäßige Abhängigkeit von Systemen kann bei mechanischen Ausfällen oder Verbindungsproblemen verheerende Folgen haben
• Risiken der Überoptimierung: Systeme, die im Backtesting gut abschneiden, können im realen Markt versagen, weil sie zu sehr auf historische Daten zugeschnitten sind.
• Anforderungen an die Überwachung: Regelmäßiges Monitoring ist notwendig, um Probleme wie Konnektivitätsprobleme oder Systemfehler rechtzeitig zu erkennen.
• Menschliche Eingabefehler: Falsch konfigurierte Parameter können zu schlecht angepassten Strategien führen, die nicht den tatsächlichen Marktbedingungen entsprechen.
• Kumulierte Verluste: Die Geschwindigkeit und das Volumen des automatisierten Handels können Verluste verstärken, wenn die Strategie auf ungünstige Marktbedingungen trifft.

Verfügbare Plattformen und „möglicherweise" erforderliche Programmierkenntnisse

Programmierkenntnisse sind für die Nutzung automatisierter Handelssysteme nicht unbedingt erforderlich, hängen aber von der Plattform und dem gewünschten Grad der Anpassung ab.

Wenn Sie nicht programmieren müssen:

• Vorgefertigte Systeme: Viele Handelsplattformen wie Metatrader (MT4/MT5) bieten vorgefertigte automatisierte Handelssysteme oder „Plug-and-Play"-Expert Advisors (EAs) an. Diese können ohne Programmierkenntnisse genutzt werden.
• Drag-and-Drop-Tools: Einige Plattformen bieten benutzerfreundliche Schnittstellen, die es Ihnen ermöglichen, automatisierte Strategien zu erstellen, indem Sie die Parameter über eine grafische Schnittstelle festlegen, ohne programmieren zu müssen.
• Lösungen von Drittanbietern: Viele Drittanbieter verkaufen oder stellen Handelsalgorithmen zur Verfügung, die Sie direkt in Ihre Handelsplattform integrieren können.

Wenn Programmierung erforderlich sein könnte: 

• Benutzerdefinierte Strategien: Wenn Sie eigene Strategien entwickeln oder bestehende Strategien an Ihre Bedürfnisse anpassen möchten, benötigen Sie möglicherweise Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Python, MQL (für MetaTrader) oder Java.
• Erweiterte Funktionen: Die Integration von Datenfeeds, APIs oder maschinellen Lernalgorithmen erfordert oft Programmierkenntnisse.
• Optimierung und Debugging: Das Modifizieren oder Debuggen eines Algorithmus zur Verbesserung der Performance kann Programmierkenntnisse erfordern.

Alternativen zur Programmierung 

• Beauftragung von Entwicklern: Sie können Programmierer beauftragen, automatisierte Systeme auf der Grundlage Ihrer Strategie zu erstellen oder zu modifizieren.
• Online-Vorlagen und Communities: Viele Plattformen bieten umfangreiche Bibliotheken mit gemeinsam genutzten Algorithmen und Community-Support, die Ihnen helfen, Strategien ohne Programmierkenntnisse umzusetzen.

Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in das automatisierte Trading

Künstliche Intelligenz (KI) hat dramatische Auswirkungen auf den automatisierten Handel und geht weit über die Möglichkeiten herkömmlicher algorithmischer Systeme hinaus. KI-Handelssysteme können vordefinierte Regeln ausführen und Taktiken auf der Grundlage von Echtzeit- und historischen Daten anpassen, lernen und optimieren. Im Folgenden werden die wichtigsten Funktionen von KI im automatisierten Handel beschrieben:

Verbesserte Datenanalyse

KI ermöglicht es Handelsalgorithmen, riesige Mengen organisierter und unstrukturierter Daten in einer Geschwindigkeit zu analysieren, die menschliche Fähigkeiten bei weitem übersteigt. Dies umfasst:

• Markttrends: Erkennung von Mustern in Preis- oder Volumentrends über mehrere Marktplätze hinweg.
• Stimmungsanalyse: Nutzung der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) zur Bewertung der Marktstimmung durch Analyse von Nachrichten, sozialen Medien und anderen Textinformationen.
• Integration fundamentaler Daten: Integration von makroökonomischen Indikatoren, Finanzberichten und geopolitischen Ereignissen in Entscheidungsmodelle.

Prädiktive Modellierung 

KI, insbesondere maschinelles Lernen (ML), eignet sich hervorragend, um aus historischen Daten prädiktive Modelle zu erstellen. Diese Modelle sind entscheidend für:

• Vorhersage von Kursbewegungen: Genaue Vorhersagen von kurz- oder langfristigen Trends.
• Risikobewertung: Erkennen der Möglichkeit ungünstiger Marktbedingungen und proaktives Ändern der Taktik.

Anpassungsfähige Strategien 

Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen, die statischen Regeln folgen, können KI-basierte Systeme aus Erfahrungen lernen:

• Aus Erfahrung lernen: Sie können ihre Techniken aktualisieren, indem sie durch maschinelles Lernen erkennen, was funktioniert und was nicht.
• Dynamisch reagieren: Sie können sich ohne manuelles Eingreifen an veränderte Marktbedingungen anpassen und Entscheidungen in Echtzeit treffen.

Erkennung von Anomalien 

Systeme mit künstlicher Intelligenz können Märkte kontinuierlich auf Anomalien überwachen, wie z. B.:

• Marktmanipulation: Erkennung anomaler Handelsmuster, die auf Spoofing oder manipulatives Verhalten hindeuten können.
• Volatilitätsspitzen: Erkennung anormaler Preisschwankungen, um riskante Situationen zu vermeiden oder auszunutzen.

Portfolio-Optimierung 

KI-Algorithmen können:

• Portfolios diversifizieren: Maximierung der Vermögensallokation über viele Vermögenswerte und Märkte hinweg, um ein bestimmtes Risiko-Rendite-Verhältnis zu erreichen.
• Dynamisches Rebalancing: Anpassung von Portfolios als Reaktion auf Marktveränderungen oder neue Chancen, um Gewinne zu maximieren und Risiken zu minimieren.

Optimierung der Ausführung 

KI kann die Handelsausführung verbessern:

• Slippage minimieren: Dies beinhaltet die Vorhersage der Marktliquidität, um Geschäfte zu den besten Preisen auszuführen.
• Auftragsanpassungen in Echtzeit: Aufträge werden als Reaktion auf Veränderungen der Markttiefe oder der Transaktionskosten angepasst.

Latenz im automatisierten Trading

Die Latenz im automatisierten Handel ist die Zeitdifferenz zwischen der Initiierung eines automatisierten Handelssystems und der tatsächlichen Ausführung einer Transaktion am Markt. Sie ist von entscheidender Bedeutung für das automatisierte und algorithmische Trading, insbesondere für den Hochfrequenzhandel (HFT), bei dem selbst Mikrosekunden erhebliche Auswirkungen auf die Rentabilität haben können. Die Latenzzeit kann sich auch auf die Genauigkeit und Effizienz von Transaktionen auswirken, insbesondere auf schnelllebigen Märkten.

Komponenten der Latenzzeit in der Tradingautomatisierung

• Order-Verarbeitungszeit: Die Zeit, die der Handelsalgorithmus benötigt, um eine Order auf der Grundlage seiner vordefinierten Kriterien zu erstellen und zu übermitteln.
• Netzwerkübertragungszeit: Die Zeit, die benötigt wird, um eine Order vom System eines Händlers an den Server einer Börse oder eines Brokers zu senden.
• Börsenbearbeitungszeit: Die Zeit, die die Börse benötigt, um einen eingehenden Auftrag zu bearbeiten, abzugleichen und auszuführen.
• Bestätigungszeit: Die Zeit, die die Börse benötigt, um die Handelsausführung im System des Händlers zu bestätigen.

Faktoren, die zur Latenz beitragen 

• Entfernung zur Börse: Die physische Entfernung zwischen dem Server des Händlers und der Börse kann zu Latenzproblemen führen.
• Netzwerkqualität: Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Internetverbindung beeinflussen die Übertragungszeit.
• Hardware-Beschränkungen: Handelssysteme mit langsamen CPUs oder unzureichendem Speicher können zu Verzögerungen führen.
• Software-Effizienz: Unzureichend optimierte Algorithmen oder Plattformen können die Orderausführungszeiten verlängern.
• Marktbedingungen: Hohe Volumina und starke Volatilität können zu Staus und Verzögerungen an der Börse führen.

Latenz spielt zentrale Rolle bei:

• Hochfrequenzhandel (HFT): Niedrige Latenzzeiten sind entscheidend, da Gewinne davon abhängen, Transaktionen schneller als die Konkurrenz auszuführen.
• Volatile Märkte: Aufgrund der schnellen Marktschwankungen können selbst geringe Verzögerungen zu verpassten Gelegenheiten oder einer Ausführung zu ungünstigen Preisen führen.
• Slippage: Eine hohe Latenz erhöht das Risiko von „Slippage", d.h. Transaktionen werden zu anderen als den erwarteten Preisen ausgeführt.

Reduzierung der Latenzzeit 

• Colocation in Betracht ziehen: Platzierung von Handelsservern in der Nähe der Rechenzentren der Börse, um die physische Entfernung zu verringern.
• Direkter Marktzugang (DMA): Direkte Verbindung zum Orderbuch einer Börse ohne Zwischenhändler.
• Optimierte Algorithmen: Einsatz schlanker und effizienter Algorithmen zur Beschleunigung der Ordergenerierung.
• Hochgeschwindigkeitsnetzwerke: Umstellung auf Netzwerkverbindungen mit geringer Latenz, z. B. Glasfaser.
• Hardware-Upgrades: Investitionen in schnellere Prozessoren und effizientere Systeme.

Was ist das geheimnisvolle Blackbox-System?

Ein „Blackbox"-System ist ein automatisiertes Handelssystem, dessen interne Funktionsweise, Algorithmen oder Entscheidungsprozesse für die Benutzer nicht einsehbar oder nachvollziehbar sind. Händler verlassen sich auf diese Systeme, um Transaktionen auf der Grundlage einer vorprogrammierten Logik durchzuführen, ohne zu wissen oder zu kontrollieren, wie das System Handelsentscheidungen trifft. Der Name „Black Box" unterstreicht die Intransparenz des Systems, da es als undurchsichtige Einheit arbeitet.

Merkmale von Blackbox-Systemen 

• Undurchschaubarkeit: Die Nutzer müssen die Überlegungen oder Algorithmen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, kennen oder verstehen.
• Vorgefertigt und privat: Diese Systeme werden häufig von Dritten oder privaten Unternehmen entwickelt, die sie dann an Händler verkaufen oder vermieten.
• Einfache Bedienung: Blackbox-Systeme sind so konzipiert, dass sie sofort einsatzbereit sind und nur minimale menschliche Eingaben oder Konfigurationen erfordern.
• Hohe Abhängigkeit: Da die Nutzer das System nicht verändern oder Fehler beheben können, müssen sie sich auf die Leistungsangaben der Entwickler verlassen.

Wie unterscheidet sich ein Blackbox-System von anderen automatisierten Handelssystemen?

Vorteile von Blackbox-Systemen 

• Einfachheit: Händler mit begrenzten technischen oder Programmierkenntnissen können das System leicht bedienen.
• Schnelligkeit: Schnelle Implementierung, Zeitersparnis bei Entwicklung und Backtesting.
• Leistungsfähigkeit: Wird in der Regel von erfahrenen Entwicklern oder Unternehmen mit umfangreichen Datenbanken und Ressourcen erstellt.

Nachteile von Blackbox-Systemen 

• Mangelnde Kontrolle: Die Nutzer können das System nicht an spezifische Ziele oder Marktentwicklungen anpassen oder einstellen.
• Vertrauensabhängigkeit: Der Erfolg hängt von der Vertrauenswürdigkeit des Entwicklers oder Anbieters ab.
• Risiko der Überoptimierung: Blackbox-Systeme können zu sehr auf historische Daten optimiert werden, wodurch sie auf realen Märkten weniger effektiv sind.

Backtesting automatisierter Strategien, bevor man damit anfängt

Backtesting ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung automatisierter Handelsstrategien. Im Folgenden wird beschrieben, wie Händler in der Regel vorgehen.

1. Strategie definieren 
   • Regeln aufstellen: Legen Sie klare Ein- und Ausstiegskriterien, Regeln für das Risikomanagement (z.B. Stop-Loss und Take-Profit) und die Positionsgröße fest.
   • Indikatoren festlegen: Wählen Sie die technischen oder fundamentalen Indikatoren aus, die für die Strategie verwendet werden sollen (z.B. gleitende Durchschnitte und RSI).
   • Ziele festlegen: Definieren Sie den Erfolg (z.B. ein bestimmtes Return-on-Risk oder eine konstante Rentabilität).
2. Historische Daten sammeln
   • Qualität ist wichtig: Verwenden Sie genaue und zuverlässige historische Marktdaten, die für die Anlageklasse und den Zeitrahmen der Strategie relevant sind.
   • Granularität: Wählen Sie Daten mit geeigneter Granularität (z.B. Tick-Daten für den Hochfrequenzhandel und tägliche Daten für langfristige Strategien).
   • Unterschiedliche Marktbedingungen: Testen Sie die Robustheit der Strategie mit Daten aus Märkten mit hoher Volatilität, geringer Liquidität und stabilen Märkten.
3. Backtesting Plattform auswählen
   • Plattformen: MetaTrader (MT4/MT5) bieten integrierte Backtesting-Funktionen. 
   • Eigene Frameworks: Python-Bibliotheken (Backtrader, Zipline) bieten mehr Flexibilität und Kontrolle.
   • Broker-Tools: Einige Broker bieten integrierte Backtesting-Funktionen in ihren Handelsplattformen an.
4. Den Backtest konfigurieren 
   • Realistische Bedingungen simulieren:
   • Berücksichtigen Sie Transaktionskosten, Spreads und Slippage, um den realen Handel zu simulieren.
   • Berücksichtigen Sie gegebenenfalls Latenzzeiten und Marktauswirkungen.
   • Legen Sie die Parameter fest und wenden Sie die Regeln Ihrer Strategie auf den ausgewählten historischen Datensatz an.
5. Backtesting durchführen 
   • Backtesting-Algorithmus verwenden, um Geschäfte auf der Grundlage historischer Daten zu modellieren.
   • Sicherstellung einer korrekten Handelsausführungslogik, einschließlich Orderabgleich und Positionsschließung.
6. Analyse der Key Performance Metrics:
   • Nettogewinn/-verlust
   • Sharpe Ratio oder anderer risikoadjustierter Renditekennzahlen
   • Maximum Drawdown (größter Rückgang vom Höchststand zum Tiefststand).
   • Berechnung des Gewinn-Verlust-Verhältnisses und der durchschnittlichen Handelsgröße.
   • Aktienkurve: Mit Hilfe der Analyse der kumulativen Renditen schlechte oder instabile Perioden identifizieren.
7. Verfeinerung und Optimierung 
   • Einstellung der Parameter: Passen Sie Variablen wie Indikatorschwellen, Stop-Loss-Abstände und Zeitrahmen an, um die Performance zu optimieren.
   • Vermeiden Sie eine Überanpassung: Stellen Sie sicher, dass die Strategie nicht zu sehr auf historische Daten optimiert ist, da dies ihre Effektivität in realen Märkten beeinträchtigen könnte.
8. Validieren Sie die Datenaufteilung mit Hilfe von Walk-Forward-Tests
   • Trennen Sie die historischen Daten in In-Sample-Datensätze (für die Optimierung) und Out-of-Sample-Datensätze (für die Validierung).
   • Iteratives Testen: Bestätigung der Robustheit und Flexibilität der Methode durch iteratives Testen über mehrere Out-of-Sample-Perioden.
9. Forward Trading (Simulierte Live-Tests)
   • Papierhandel: Testen Sie die Strategie in einer simulierten Live-Umgebung, ohne echtes Geld zu riskieren. Dies hilft, Fehler zu identifizieren, die beim Backtesting nicht offensichtlich sind.
   • Performance überwachen: Überwachen Sie kontinuierlich die Performance der Strategie und passen Sie diese gegebenenfalls an.
10. Deployment 
    • Einsatz im Live-Handel: Nach ausgiebigen Tests und Optimierungen setzen Sie die Technologie im Markt ein. Bewerten Sie weiterhin die Performance der Strategie und passen Sie sie gegebenenfalls an.

Wie kann ich das automatisierte Trading optimal nutzen?

Das automatisierte Trading bietet den Händlern eine effektive und effiziente Methode zur schnellen und präzisen Ausführung von Strategien bei minimaler emotionaler Beeinflussung. Durch den Einsatz von Technologie können Händler die allgemeine Handelsdisziplin verbessern, die Ausführung rationalisieren und verschiedene Möglichkeiten auf mehreren Märkten erkunden.

Diese Strategie erfordert jedoch eine sorgfältige Planung, strenge Backtests und eine kontinuierliche Überwachung, um Risiken wie Marktvolatilität, technische Fehlfunktionen und Überoptimierung zu mindern.

Automatisierter Handel kann für Händler auf allen Ebenen ein wertvolles Instrument sein, das es ihnen ermöglicht, selbstbewusst und konsistent auf den Märkten zu agieren, wenn sie das richtige Gleichgewicht zwischen Anpassungsfähigkeit und Vorbereitung finden.