Wichtige Punkte

  • Beim algorithmischen Handel (Algo-Trading) werden Computeralgorithmen eingesetzt, um den Kauf und Verkauf von Finanzinstrumenten auf der Grundlage vordefinierter Kriterien zu automatisieren.

  • Zu den im algorithmischen Handel verwendeten Strategien gehören der volumengewichtete Durchschnittspreis (VWAP), der zeitgewichtete Durchschnittspreis (TWAP) und der Prozentsatz des Volumens (POV).

  • Obwohl der algorithmische Handel die Effizienz verbessert und emotionale Vorurteile beim Handel beseitigt, steht er auch vor Herausforderungen wie technischer Komplexität und möglichen Systemausfällen. 

Einführung

Emotionen stehen oft im Weg, rationale Entscheidungen im Trading zu treffen. Der algorithmische Handel bietet eine Lösung, indem er diesen Prozess automatisiert. In diesem Artikel erfahren wir, was algorithmischer Handel ist, wie er funktioniert und welche Vorteile und Grenzen er hat.

Was ist algorithmischer Handel?

Beim algorithmischen Handel werden Computeralgorithmen verwendet, um Kauf- und Verkaufsaufträge auf Finanzmärkten zu generieren und auszuführen. Diese Algorithmen analysieren Marktdaten und führen Geschäfte auf der Grundlage spezifischer, vom Händler definierter Regeln und Bedingungen aus. Ziel ist es, den Handel effizienter zu gestalten und emotionale Vorurteile zu beseitigen, die sich negativ auf die Handelsergebnisse auswirken können.

Wie funktioniert algorithmischer Handel?

Es gibt unzählige Möglichkeiten, algorithmischen Handel zu betreiben, und nicht alle davon sind effizient oder erfolgreich. Zur Veranschaulichung gehen wir einige einfache Beispiele durch, die als Ausgangspunkt dienen und eine grundlegende Vorstellung davon vermitteln können, wie es in der Praxis funktioniert.

Strategiedefinition

Der erste Schritt beim algorithmischen Handel besteht darin, eine Handelsstrategie zu definieren. Es kann auf verschiedenen Faktoren basieren, wie zum Beispiel Preisbewegungen oder technischen Mustern. Beispielsweise könnte eine Handelsstrategie so einfach sein: Kaufen, wenn der Preis um 5 % fällt, und Verkaufen, wenn er um 5 % steigt.

Algorithmenprogrammierung

Der nächste Schritt besteht darin, diese Strategie in einen Computeralgorithmus zu übersetzen. Dabei werden die Regeln und Bedingungen in ein Programm codiert, das den Markt überwachen und Trades automatisch ausführen kann.

Aufgrund seiner Einfachheit und der Verfügbarkeit robuster Bibliotheken ist Python für diesen Zweck eine beliebte Programmiersprache. Hier ist ein anschauliches Beispiel dafür, wie einfacher algorithmischer Handel in Python für den Bitcoin-Handel codiert werden kann:

Dieser Code verwendet die yfinance-Bibliothek zum Herunterladen historischer Daten für Bitcoin (BTC-USD) und die Pandas-Bibliothek zum Bearbeiten der Daten. Die Handelsstrategie wird durch die Erstellung von Kauf- und Verkaufssignalen basierend auf Preisbewegungen definiert. Konkret generiert der Algorithmus ein Kaufsignal, wenn der Preis um 5 % im Vergleich zum Schlusskurs des Vortages fällt, und ein Verkaufssignal, wenn der Preis um 5 % im Vergleich zum Schlusskurs des Vortages steigt. Die Funktion „execute_Strategy“ iteriert die Daten und gibt Kauf- oder Verkaufsaufträge basierend auf den Signalen aus.

Backtesting

Bevor der Algorithmus startet, durchläuft er einen Backtest unter Verwendung historischer Marktdaten, um zu sehen, wie er sich in der Vergangenheit entwickelt hat. Dies trägt dazu bei, die Strategie zu verfeinern und ihre Wirksamkeit zu verbessern.

Hier ist ein Beispiel für das Backtesten der oben genannten Strategie:

Dieser Code simuliert den Kauf und Verkauf von Bitcoin auf der Grundlage der vom Algorithmus generierten Signale und verfolgt den Saldo über die Zeit. Die Backtest-Funktion initialisiert einen Kontostand, iteriert die Daten, um Kauf- und Verkaufsaufträge auszuführen, und druckt den Anfangs- und Endsaldo aus. Dies hilft, die Leistung der Strategie im historischen Zeitraum zu bewerten.

Ausführung

Sobald der Algorithmus ordnungsgemäß getestet wurde, kann er mit einer Handelsplattform oder einem Broker verbunden werden, um Geschäfte auszuführen. Der Algorithmus überwacht kontinuierlich den Markt und erstellt automatisch die Order, wenn er eine Handelsmöglichkeit erkennt, die seinen Kriterien entspricht.

Viele Plattformen bieten APIs (Anwendungsprogrammierschnittstellen) an, die es Algorithmen ermöglichen, programmgesteuert mit dem Markt zu interagieren. Hier ist ein Beispiel für die Erstellung einer Marktorder mithilfe der Binance-API:

Dieser Code verwendet die Binance-Bibliothek, um eine Verbindung zur Binance-API herzustellen. Es initialisiert den Client mit einem API-Schlüssel und einem geheimen Schlüssel und erstellt dann einen Marktkaufauftrag für eine bestimmte Menge Bitcoin (BTC) bei USDT. Die API-Antwort, die Bestelldetails enthält, wird gedruckt.

Überwachung

Sobald der Algorithmus aktiv ist, muss er kontinuierlich überwacht werden, um sicherzustellen, dass er wie erwartet funktioniert. Aufgrund sich ändernder Marktbedingungen oder Leistungskennzahlen können Anpassungen erforderlich sein.

Hierzu können Protokollierungsmechanismen gehören, die die Aktionen und Leistungsmetriken des Algorithmus zur Überprüfung dokumentieren. Hier ist ein Beispiel für das Hinzufügen eines Datensatzes zum Algorithmus:

Dieser Code richtet einen Protokollierungsmechanismus mithilfe der Python-Protokollierungsbibliothek ein. Es erstellt eine Protokolldatei mit dem Namen „trading.log“ und zeichnet die Kauf- und Verkaufsaktionen auf, zusammen mit Datum und Uhrzeit der Aufzeichnung und dem Preis, zu dem die Aktionen stattfinden. Dies hilft dabei, eine detaillierte Aufzeichnung aller vom Algorithmus ausgeführten Trades zu führen, was es einfacher macht, die Leistung zu analysieren und eventuell auftretende Probleme zu diagnostizieren.

Algorithmische Handelsstrategien

Nachfolgend finden Sie Beispiele einiger Indikatoren, die bei algorithmischen Handelsstrategien nützlich sein können.

Volumengewichteter Durchschnittspreis (VWAP)

Der VWAP ist ein Indikator, der in einer Handelsstrategie verwendet werden kann, die darauf abzielt, einen Auftrag so nahe wie möglich am volumengewichteten Durchschnittspreis auszuführen. Die Idee besteht darin, den Gesamtauftrag in kleinere Teile aufzuteilen und diese während eines bestimmten Zeitraums auszuführen, mit dem Ziel, dem volumengewichteten Durchschnittspreis des Marktes zu entsprechen.

Zeitgewichteter Durchschnittspreis (TWAP)

Die TWAP-Strategie ähnelt VWAP, konzentriert sich jedoch auf die gleichmäßige Ausführung von Trades über einen bestimmten Zeitraum, anstatt sie nach Volumen zu gewichten. Diese Strategie zielt darauf ab, die Auswirkungen großer Aufträge zum Marktpreis zu minimieren und sie über einen längeren Zeitraum zu verteilen.

Prozentsatz des Volumens (POV)

POV beinhaltet die Ausführung von Trades basierend auf einem vordefinierten Prozentsatz des Marktvolumens. Beispielsweise kann ein Algorithmus darauf abzielen, in einem bestimmten Zeitraum Trades auszuführen, die 10 % des gesamten Marktvolumens ausmachen. Diese Strategie passt die Ausführungsrate basierend auf der Marktaktivität an, um die Auswirkungen auf den Markt zu minimieren.

Vorteile des algorithmischen Handels

Effizienz

Durch den algorithmischen Handel können Aufträge mit hoher Geschwindigkeit, oft innerhalb von Millisekunden, ausgeführt werden, sodass Händler auch aus kleinen Marktbewegungen Kapital schlagen können.

Handeln ohne Emotionen

Algorithmen basieren auf vordefinierten Regeln und werden nicht von Emotionen wie FOMO (Angst, etwas zu verpassen) oder Gier beeinflusst. Dadurch kann das Risiko impulsiver Entscheidungen verringert werden, die sich negativ auf die Verhandlungsergebnisse auswirken können.

Einschränkungen des algorithmischen Handels

Technische Komplexität

Die Entwicklung und Pflege des algorithmischen Handels erfordert technische Kenntnisse sowohl der Programmierung als auch der Finanzmärkte. Dies kann für viele Händler ein Hindernis darstellen.

Systemfehler

Algorithmische Handelssysteme sind anfällig für technische Probleme wie Softwarefehler, Verbindungsprobleme und Hardwarefehler. Dies kann zu erheblichen finanziellen Verlusten führen, wenn es nicht richtig gemanagt wird.

Abschließende Überlegungen

Beim algorithmischen Handel werden Computerprogramme zur automatischen Ausführung von Geschäften auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Kriterien eingesetzt. Es bietet zwar zahlreiche Vorteile wie höhere Effizienz und emotionslosen Handel, bringt aber auch Herausforderungen mit sich, wie etwa technische Komplexität und das Risiko von Systemausfällen.

Weiterführende Literatur

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