Die Definition und Erklärung setzt voraus, dass bekannt ist, wie Trading Algorithmen erstellt werden. Quantitativer Handel ist nicht nur für institutionelle Händler zugänglich, auch der private Trader kann daran teilhaben. Während Programmierkenntnisse empfohlen werden, wenn Sie Trading Algorithmen erstellen möchten, sind selbst diese nicht immer erforderlich.
Es sind Programme und Dienste verfügbar, die den Programmiercode für eine Strategie basierend auf den von Ihnen bereitgestellten Eingaben schreiben. Der vom Programm/Dienst erzeugte Code wird dann in die Plattform eingefügt und der Handel beginnt. Aber bevor dies geschehen kann, durchlaufen angehende algorithmische Händler mehrere Schritte, um genau zu entscheiden, was sie mit dem Algorithmus erreichen wollen und wie.
Wissenswertes zum Trading Algorithmus in Kürze
- Algorithmischer Handel wird hauptsächlich von institutionellen Anlegern und großen Brokerhäusern verwendet, um die mit dem Trading verbundenen Kosten zu senken.
- Ein Trading Algorithmus ist kein Wundermittel, das Sie über Nacht reich macht. Tatsächlich kann der quantitative Handel genauso viel Arbeit bedeuten wie der manuelle Handel.
- Der wichtigste Schritt ist das Testen des Trading Algorithmus als Sicherheitsmaßnahme bevor Sie echtes Kapital damit handeln.
Zeitrahmen und Einschränkungen
Während ein gut programmierter Algorithmus alleine laufen kann, wird eine gewisse menschliche Aufsicht empfohlen. Wählen Sie daher einen Zeitrahmen und eine Handelshäufigkeit, die Sie überwachen können. Wenn Sie einen Vollzeitjob haben und Ihr Algorithmus darauf programmiert ist, Hunderte von Trades pro Tag auf einem Ein-Minuten-Chart zu machen, während Sie bei der Arbeit sind, ist das möglicherweise nicht ideal. Vielleicht möchten Sie einen etwas längeren Zeitrahmen für Ihre Trades und weniger Handels-Häufigkeit wählen, damit Sie alles im Auge behalten können.
Rentabilität in der Testphase des Algorithmus bedeutet nicht, dass er diese Renditen für immer produzieren wird. Gelegentlich müssen Sie eingreifen und den Trading Algorithmus ändern, wenn die Ergebnisse zeigen, dass er nicht mehr gut funktioniert. Dies ist auch eine zeitliche Verpflichtung, die jeder akzeptieren muss, der algorithmischen Handel betreibt.
Marktbeschränkungen sind ein weiteres Problem. Nicht jeder Markt ist für den algorithmischen Handel geeignet. Wählen Sie Aktien, ETFs, Devisenpaare oder Futures mit reichlich Liquidität, um die Aufträge zu bearbeiten, die der Algorithmus produziert.
Entwickeln oder verfeinern Sie eine Strategie
Sobald die finanziellen und zeitlichen Beschränkungen verstanden sind, entwickeln oder verfeinern Sie eine Strategie, die programmiert werden kann. Sie haben vielleicht eine Strategie, die Sie manuell handeln, aber ist sie einfach zu programmieren? Wenn Ihre Strategie sehr subjektiv und nicht regelbasiert ist, könnte die Programmierung der Strategie unmöglich sein. Regelbasierte Strategien sind am einfachsten zu programmieren – Strategien mit Einstiegen, Stop-Loss und Kurszielen, die auf quantifizierbaren Daten oder Kursbewegungen basieren.
Da regelbasierte Strategien leicht kopiert und getestet werden können, gibt es viele frei verfügbare, wenn Sie keine eigenen Ideen haben. Das Codieren eines Trading Algorithmus erfordert Programmierkenntnisse oder Zugriff auf Software oder jemanden, der für Sie codieren kann.
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Testen eines Trading Algorithmus
Der wichtigste Schritt ist das Testen. Sobald eine Handelsstrategie codiert wurde, handeln Sie kein echtes Kapital damit, bis sie getestet wurde. Das Testen beinhaltet, den Trading Algorithmus auf historischen Preisdaten laufen zu lassen und zu zeigen, wie der Algorithmus über Tausende von Trades funktioniert hat. Wenn die historische Testphase rentabel ist und die erstellten Statistiken für Ihre Risikotoleranz akzeptabel sind – wie zum Beispiel maximaler Drawdown, Gewinnquote, Risiko – dann fahren Sie fort, den Algorithmus unter Live-Bedingungen auf einem Demokonto zu testen. Auch diese Phase sollte Hunderte von Trades hervorbringen, damit Sie auf die Performance zugreifen können.
Wenn der Algorithmus bei historischen Preisdaten und dem Handel mit einem Live-Demokonto profitabel ist, verwenden Sie ihn, um mit echtem Kapital zu handeln, aber mit einem wachsamen Auge. Live-Bedingungen unterscheiden sich von historischen oder Demo-Tests, da die Aufträge des Algorithmus tatsächlich den Markt beeinflussen und Slippage verursachen können. Bis es verifiziert ist, dass der Trading Algorithmus auf dem realen Markt funktioniert, wie es beim Testen der Fall war, behalten Sie ein wachsames Auge.
Kontinuierliche Wartung
Solange der Algorithmus innerhalb der beim Testen festgelegten statistischen Parameter arbeitet, lassen Sie ihn in Ruhe. Algorithmen haben den Vorteil, ohne Emotionen zu handeln, aber ein Händler, der ständig am Algorithmus herumbastelt, macht diesen Vorteil zunichte. Der Algorithmus erfordert jedoch Aufmerksamkeit. Überwachen Sie die Leistung, und wenn sich die Marktbedingungen so stark ändern, dass der Trading Algorithmus nicht mehr so funktioniert, wie er sollte, können Anpassungen erforderlich sein.
Vor- und Nachteile des algorithmischen Handels
Algorithmischer Handel wird hauptsächlich von institutionellen Anlegern und großen Brokerhäusern verwendet, um die mit dem Trading verbundenen Kosten zu senken. Untersuchungen zufolge ist der algorithmische Handel besonders vorteilhaft für überdurchschnittliche Ordergrößen, die bis zu 10 % des gesamten Handelsvolumens ausmachen können. Typischerweise verwenden Market Maker den algorithmischen Handel, um Liquidität zu schaffen.
Der algorithmische Handel ermöglicht auch eine schnellere und einfachere Ausführung von Aufträgen, was ihn für Börsen attraktiv macht. Dies bedeutet wiederum, dass Trader und Investoren schnell Gewinne aus kleinen Preisänderungen verbuchen können. Die Scalping-Handelsstrategie verwendet üblicherweise Trading Algorithmen, da sie den schnellen Kauf und Verkauf von Assets zu kleinen Preisschritten beinhaltet. Die Geschwindigkeit der Auftragsausführung, ein Vorteil unter normalen Umständen, kann zu einem Problem werden, wenn mehrere Aufträge gleichzeitig ohne menschliches Eingreifen ausgeführt werden. Der Flash Crash von 2010 wurde dem algorithmischen Handel zugeschrieben.
Ein weiterer Nachteil des algorithmischen Handels besteht darin, dass die Liquidität, die durch schnelle Kauf- und Verkaufsaufträge geschaffen wird, in einem Moment verschwinden kann, wodurch Händler die Möglichkeit verlieren, von Preisänderungen zu profitieren. Untersuchungen haben ergeben, dass der algorithmische Handel ein wesentlicher Faktor für einen Liquiditätsverlust an den Devisenmärkten war, nachdem der Schweizer Franken seine Euro-Bindung im Jahr 2015 aufgehoben hatte.
Algorithmischer Handel zum Selbermachen
In den letzten Jahren hat sich die Praxis des algorithmischen Do-it-yourself-Handels weit verbreitet. Crowdsource-Algorithmen von Amateurprogrammierern, konkurrieren darum, Provisionen für das Schreiben des profitabelsten Codes zu gewinnen. Die Praxis wurde durch die Verbreitung des Hochgeschwindigkeitsinternets und die Entwicklung immer schnellerer Computer zu relativ günstigen Preisen ermöglicht. Spezielle Plattformen sind entstanden, um Daytrader zu bedienen, die sich im algorithmischen Trading versuchen möchten.
Eine weitere aufstrebende Technologie an der Börse ist maschinelles Lernen. Neue Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz haben es Computerprogrammierern ermöglicht, Programme zu entwickeln, die sich durch einen iterativen Prozess namens Deep Learning selbst verbessern können. Trader entwickeln Trading Algorithmen, die sich auf Deep Learning stützen, um profitabler zu werden.
Fazit
Ein Trading Algorithmus ist kein Wundermittel, das Sie über Nacht reich macht. Tatsächlich kann der quantitative Handel genauso viel Arbeit bedeuten wie der manuelle Handel. Wenn Sie sich für die Erstellung eines Algorithmus entscheiden, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, wie Zeit-, Finanz- und Marktbeschränkungen Ihre Strategie beeinflussen können.
Wandeln Sie eine aktuelle Strategie in eine regelbasierte Strategie um, die einfacher zu programmieren ist, oder wählen Sie eine bereits erprobte und erforschte quantitative Methode. Führen Sie dann Ihre eigene Testphase mit historischen und aktuellen Daten durch. Wenn das stimmt, dann führen Sie den Trading Algorithmus mit echtem Geld unter einem wachsamen Auge aus. Passen Sie den Algorithmus bei Bedarf an, aber lassen Sie ihn ansonsten seine Arbeit tun.
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As an expert in algorithmic trading, I bring a wealth of knowledge and hands-on experience to the table. I have been deeply involved in the field, staying abreast of the latest developments and trends. My expertise extends to both institutional and private trading, with a focus on creating and optimizing trading algorithms.
Algorithmic trading involves the use of computer programs to execute trading strategies. It is not limited to institutional traders; even private individuals can participate. While programming skills are recommended for creating trading algorithms, there are programs and services available that can generate code based on user inputs. I have firsthand experience working with such tools and understand the nuances of algorithm development.
In the article provided, the discussion revolves around key concepts related to algorithmic trading. Let's break down the core points:
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Algorithmic Trading Definition:
- Algorithmic trading involves using computer programs to execute trading strategies.
- It is accessible not only to institutional traders but also to private individuals.
- Programming skills are recommended but not always necessary, as there are tools that can generate code based on user inputs.
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Steps in Algorithmic Trading:
- Aspiring algorithmic traders go through multiple steps to decide their goals and strategies.
- Testing the trading algorithm is a crucial safety measure before using real capital.
- Consideration of timeframes and trading frequency is important.
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Market and Strategy Considerations:
- Algorithmic trading is primarily used by institutional investors and large brokerages to reduce trading costs.
- Profitability during the testing phase doesn't guarantee future returns.
- Market limitations should be considered, and liquid markets are preferred for algorithmic trading.
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Developing or Refining a Strategy:
- Financial and time constraints should be understood before developing or refining a strategy.
- Rule-based strategies are easier to program, and there are freely available strategies for those lacking original ideas.
- Coding a trading algorithm requires programming skills or access to coding services/software.
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Testing a Trading Algorithm:
- Testing involves running the algorithm on historical price data to assess performance.
- Live testing on a demo account is crucial before using real capital.
- Continuous monitoring and adjustments are necessary during live trading.
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Pros and Cons of Algorithmic Trading:
- Algorithmic trading reduces costs and allows faster order execution.
- It's particularly beneficial for large order sizes.
- However, it can contribute to liquidity loss and market disruptions, as seen in events like the 2010 Flash Crash.
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Algorithmic Trading for DIY Traders:
- The rise of algorithmic do-it-yourself trading has been facilitated by high-speed internet and affordable computing.
- Crowdsource algorithms from amateur programmers compete for commissions.
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Machine Learning in Trading:
- Machine learning, especially deep learning, is an emerging technology in algorithmic trading.
- Traders use deep learning to develop algorithms that can self-improve through iterative processes.
In conclusion, algorithmic trading is a powerful tool that requires careful consideration of market conditions, strategy development, and continuous monitoring. It is not a guaranteed shortcut to wealth, but when approached with expertise and discipline, it can be a valuable part of a trader's toolkit.
