Algorithmischer Handel: Was Sie automatisieren und wo der Algorithmus Geld verliert

Algorithmischer Handel bedeutet, einer Maschine eine vorab beschriebene Regel zu übertragen: unter welcher Bedingung eine Order aufgegeben wird, in welchem Volumen, zu welchem Kurs und wann sie wieder gelöscht wird. Automatisiert wird nicht die „Fähigkeit, Geld zu verdienen“, sondern die Ausführung einer Entscheidung, die ein Mensch bereits in Worte gefasst und an historischen Daten geprüft hat. Daraus folgt die wichtigste praktische Unterscheidung: Ein Algorithmus kann die Entscheidung automatisieren (wann ein- und wann ausgestiegen wird) oder nur die Ausführung (wie eine bereits getroffene Entscheidung so über das Orderbuch verteilt wird, dass der Kurs sich nicht gegen die eigene Position verschiebt). Das sind unterschiedliche Aufgaben, unterschiedliche Risiken und unterschiedliche Mathematik, und die Verwechslung beider ist der häufigste Grund, warum eine Idee, die auf dem Papier funktioniert, auf dem echten Konto Geld verliert.

Woraus ein Algorithmus besteht – und nicht nur eine Handelsidee

Jede Strategie im Live-Betrieb lässt sich in Bausteine zerlegen, und jeder von ihnen versagt auf seine eigene Weise.

Datenquelle. Kurse, Orderbuch, Abschlüsse, Unternehmensereignisse, Finanzberichte. Ein Algorithmus ist genau so verlässlich wie der Datenstrom, aus dem er sich speist: ein fehlender Tick, eine Verzögerung, eine nicht nachgezogene Bereinigung nach dem Dividendenstichtag oder einem Aktiensplit – und die Regel löst auf einem Artefakt aus, nicht auf dem Markt. Ein wesentlicher Teil der Arbeit ist deshalb nicht die Suche nach einem Signal, sondern der Abgleich der Daten: Der Kalender der Unternehmensereignisse und die Finanzberichte der Emittenten müssen in genau der Form in das Modell gelangen, in der sie in den Kurs eingeflossen sind.

Signalregel. Die Bedingung, die Daten in eine Absicht übersetzt: kaufen, verkaufen, nichts tun. Wichtiger als die Eleganz der Formel ist hier die Zahl der freien Parameter – je mehr es davon gibt, desto leichter lässt sich die Regel an die Vergangenheit anpassen.

Risiko- und Positionsgrößensteuerung. Der Teil, den Einsteiger zuletzt schreiben, der das Konto aber als Erstes ruiniert. Dazu gehören das Limit je Instrument, das Tageslimit, das Verhalten bei einer Kurslücke zur Eröffnung und die Reaktion auf eine Nachschussforderung des Brokers, wenn die Strategie mit Hebel arbeitet – siehe den Beitrag über den Handel mit Hebel und den Glossarbegriff Margin-Handel.

Ausführung. Ordertyp, Aufteilung des Volumens, zulässiger Slippage, Verhalten bei breitem Spread. Bei rege gehandelten Aktien fällt dieser Baustein kaum auf; bei kurzlaufenden OFZ (russischen Staatsanleihen) und wenig gehandelten Emissionen kann er das gesamte rechnerische Resultat aufzehren.

Überwachung und Notausschalter. Der Algorithmus muss in der Lage sein, sich selbst anzuhalten: bei Verbindungsabbruch, bei einer Abweichung zwischen der eigenen Position und der Position beim Broker, bei Überschreitung des täglichen Verlustlimits. Ein Handelsroboter ohne Notausschalter ist keine Strategie, sondern eine Quelle von Orders.

Wo der Algorithmus Geld verliert

Erstens – Überanpassung. Wurde die Regel so lange an derselben Historie durchprobiert, bis das Bild schön aussah, dann ist nicht mehr die Strategie geprüft, sondern der Fleiß des Entwicklers. Abhilfe schaffen ein ehrlich zurückgehaltener Datenabschnitt, der an der Auswahl nicht beteiligt war, und eine grobe statt einer präzisen Formel.

Zweitens – Kosten. Provision, Spread und Slippage werden von jedem einzelnen Abschluss abgezogen, nicht vom Gesamtresultat, und treffen deshalb Strategien mit hoher Handelsfrequenz am härtesten. Eine Regel, die pro Abschluss einen minimalen Kursschritt verdient, kann mathematisch korrekt und wirtschaftlich sinnlos sein.

Drittens – automatisiertes übermäßiges Handeln: Die Maschine zeigt dasselbe Verhalten wie ein nervöser Mensch, nur ohne Ermüdung und im industriellen Maßstab. Die Frequenz ist kein Qualitätsmerkmal eines Algorithmus, sondern ein Parameter, der gesondert begründet werden muss.

Viertens – Survivorship Bias in den Tests. Die Historie enthält nur jene Emittenten, die bis heute überlebt haben. Eine Strategie, die an der aktuellen Indexzusammensetzung getestet wurde, kennt bereits eine Antwort, die es in der Vergangenheit nicht gab.

Fünftens – ein stiller Regimewechsel. Eine Regel, die für einen bestimmten Marktzustand gebaut wurde, gibt auch in einem anderen weiter Orders auf. Das Anzeichen ist nicht ein einzelner Verlust, sondern eine anhaltende Abweichung zwischen dem erwarteten und dem tatsächlichen Profil der Abschlüsse.

Rechtlicher Rahmen in Russland

Automatisierung schafft keine gesonderte Erlaubnis und hebt die Verantwortung nicht auf. Marktmanipulation und die unrechtmäßige Nutzung von Insiderinformationen regelt das russische Föderale Gesetz Nr. 224-FZ vom 27.07.2010, die strafrechtliche Verantwortung für Marktmanipulation Artikel 185.3 des UK RF (russisches Strafgesetzbuch). Für den Entwickler eines Algorithmus bedeutet das konkrete Verbote: Es dürfen keine Orders ohne Ausführungsabsicht aufgegeben werden, um den Anschein von Nachfrage zu erzeugen; es dürfen keine Abschlüsse mit sich selbst getätigt werden, um Handelsumsatz vorzutäuschen; ein Signal darf nicht auf nicht öffentlichen Informationen beruhen – dazu der Glossarbegriff Insiderhandel. Hinzu kommt: Börse und Broker legen eigene Limits für die Orderintensität fest, und ein Verstoß dagegen sperrt den Zugang schneller als jede Aufsicht.

Wie Sie praktisch beginnen

Schritt 1 – die Strategie in Worten aufschreiben, ohne Code: Einstiegsbedingung, Ausstiegsbedingung, Positionsgröße, Verlustlimit. Passt das nicht in einige wenige Sätze, gibt es vorerst nichts zu programmieren. Schritt 2 – die Regel an der Historie prüfen, danach am zurückgehaltenen Abschnitt, danach im Beobachtungsmodus ohne echtes Geld, in dem die Abweichungen zwischen rechnerischem und tatsächlichem Ausführungskurs erfasst werden. Schritt 3 – mit minimalem Volumen starten und nicht die Rendite vergleichen, sondern die Ausführung: Treffgenauigkeit beim Kurs, Anteil nicht ausgeführter Orders, tatsächliche Kosten. Schritt 4 – erst danach über eine Skalierung sprechen.

Eine nützliche Gewohnheit in allen Schritten: den Nachrichtenfeed und das Glossar griffbereit halten. Die meisten „unerklärlichen“ Verluste eines Handelsroboters erklären sich durch ein Unternehmensereignis, das ein Mensch bemerkt hätte, die Regel aber nicht berücksichtigte.

Ich sage es offen: Der Anteil algorithmischer Orders am Handelsumsatz der russischen Handelsplätze, typische Latenzen und Tarife werden hier nicht genannt – das Quellenmaterial dieses Beitrags enthält solche Daten nicht, und eine plausibel klingende Zahl einzusetzen ist schlimmer, als keine zu nennen.