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Algorithmic Trading: KI in der automatisierten Handelsstrategieentwicklung

Autor: Thomas Feldhaus · Zuletzt aktualisiert: 15.04.24

Finanzen Börse/Aktien · 9 Min. Lesedauer

Algorithmic Trading: KI in der automatisierten Handelsstrategieentwicklung - Titelbild

Geld für sich arbeiten lassen. Meist ist damit der Zinseszinseffekt gemeint. Viel treffender lässt sich diese Redewendung auf das Algorithmic Trading anwenden. Darunter versteht man den automatisierten Handel an den Finanzmärkten. Algorithmic Trading mit künstlicher Intelligenz nutzt zudem maschinelles Lernen und fortgeschrittene Datenanalysetechniken, um Erfahrung zu sammeln und sich an verändernde Marktbedingungen anzupassen.

 

Algorithmic Trading, auch kurz Algo-Trading genannt, ist eine Form des Wertpapierhandels, die auf Basis computergestützter Algorithmen schnelle und komplexe Handelsentscheidungen treffen kann. Dafür werden große Datenmengen in Echtzeit ausgewertet und anhand vordefinierter Regeln Kauf- und/oder Verkaufsentscheidungen getroffen, die automatisch ausgeführt werden. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz wurden die Anwendungsmöglichkeiten nochmals erweitert, mehr Daten in die Entscheidung einbezogen und damit die Geschwindigkeit der Handelsprozesse erhöht.

 

Ein wesentliches Merkmal des algorithmischen Handels ist die vollständig rationale Entscheidung auf Grundlage statistischer Daten. Während der Wertpapierhandel durch Menschen immer auch von Emotionen beeinflusst wird, sind die dadurch entstehenden Unsicherheiten im automatisierten Handel eliminiert. Kurzfristige Spekulationen an der Börse von Menschen werden als Swing Trading bezeichnet und umfassen meistens Zeiträume von Sekunden bis zu einem ganzen Tag.

Was ist Algorithmic Trading?

Der Begriff Algorithmic Trading beschreibt die Automatisierung von Handelsprozesses an Aktienbörsen oder im Commodity-Handel. Dadurch ist menschliches Eingreifen nur noch in geringem Umfang erforderlich.

Algorithmic Trading – Ein Rückblick

Der Ursprung des Algorithmic Trading lässt sich bis in die 1970er Jahre zurückverfolgen, als die Computerisierung des Finanzhandels begann. Zu dieser Zeit begannen Finanzinstitute, computergestützte Modelle zur Analyse von Marktdaten einzusetzen. Seitdem hat sich die Technologie rapide weiterentwickelt, wobei fortschrittliche Rechenleistung, schnelle Datenübertragung und algorithmische Modelle die Grundlage für immer komplexere Handelsstrategien bilden. Besonders in den letzten beiden Jahrzehnten haben sich Hedgefonds, Investmentbanken und institutionelle Anleger verstärkt dem Algorithmic Trading zugewandt, wobei die Entwicklung von Hochfrequenzhandel (High-Frequency Trading, HFT) eine bedeutende Rolle spielte.

 

In den letzten Jahren hat sich Algorithmic Trading unter dem vermehrten Einfluss künstlicher Intelligenz exponentiell weiterentwickelt und verbreitet. Dies ist vor allem auf die Verfügbarkeit großer Datenmengen, leistungsfähiger Rechenressourcen und Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens zurückzuführen. Moderne KI-Techniken wie Deep Learning ermöglichen es, komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen und präzisere Vorhersagen zu treffen. Hedgefonds, Investmentbanken und institutionelle Anleger investieren vermehrt in die Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Handelsstrategien.

Beim Algorithmic Trading findet der Wertpapierhandel ausschließlich auf digitalen Marktplätzen statt. Die Geschwindigkeit, mit der die einzelnen Transaktionen abgewickelt werden, ist für den Menschen nicht mehr überschaubar.
Beim Algorithmic Trading findet der Wertpapierhandel ausschließlich auf digitalen Marktplätzen statt. Die Geschwindigkeit, mit der die einzelnen Transaktionen abgewickelt werden, ist für den Menschen nicht mehr überschaubar.

Funktionsweise von Algorithmic Trading mit KI

 

Die Funktionsweise des Algorithmic Trading mit KI umfasst im Wesentlichen die gleichen Schritte wie beim traditionellen Algorithmic Trading, jedoch mit einer erweiterten Datenanalyse und Entscheidungsfindung:

 

  • Datenbeschaffung: Kontinuierliche Sammlung von Finanzdaten in Echtzeit, einschließlich Kursen, Volumina, Auftragsbüchern und Nachrichten. Zusätzlich können alternative Datenquellen wie soziale Medien, Satellitenbilder oder Internet der Dinge (IoT)-Daten genutzt werden, um zusätzliche Einblicke zu gewinnen.

 

  • Datenanalyse mit KI: Verarbeitung und Analyse der gesammelten Daten mithilfe von KI-Algorithmen, um komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dies umfasst Techniken wie neuronale Netze, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und Reinforcement Learning.

 

  • Handelsentscheidungen mit KI: Basierend auf den analysierten Daten und den gelernten Mustern treffen KI-Algorithmen automatisch Handelsentscheidungen. Diese Entscheidungen können sich dynamisch an sich ändernde Marktbedingungen anpassen und sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge zu berücksichtigen, die von herkömmlichen Algorithmen möglicherweise übersehen werden.

 

  • Ausführung von Trades: Die generierten Handelssignale werden automatisch an die Handelsplattform weitergeleitet, die dann sofort Kauf- oder Verkaufsaufträge auf den entsprechenden Märkten platziert. Die Ausführung erfolgt in der Regel in Millisekunden, um von kurzfristigen Marktineffizienzen zu profitieren.

 

  • Überwachung und Anpassung: Wie beim traditionellen Algorithmic Trading werden die Märkte und die Performance der Handelsstrategien kontinuierlich überwacht. Bei Bedarf können Anpassungen an den KI-Algorithmen vorgenommen werden, um die Effektivität zu optimieren oder auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren.

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Strategien für das Algorithmic Trading mit KI

 

Beim Algorithmic Trading mit Künstlicher Intelligenz (KI) können verschiedene Strategien angewendet werden, die auf den Prinzipien des maschinellen Lernens und der Datenanalyse basieren. Diese lassen sich grundsätzlich in drei Gruppen einteilen, die technische Analyse, die Analyse der Kursbewegungen, die hauptsächlich im Hochfrequenzhandel zum Einsatz kommt und eine Kombination der beiden Ansätze. Hier sind einige gängige Strategien für das Algorithmic Trading mit KI:

 

  • Trendfolgestrategie: Diese Strategie basiert darauf, Trends in den Kursbewegungen von Finanzinstrumenten zu identifizieren und darauf zu reagieren. KI-Algorithmen analysieren historische Preisdaten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen darüber zu treffen, in welche Richtung sich der Trend fortsetzen wird. Basierend auf diesen Vorhersagen können automatisch Kauf- oder Verkaufssignale generiert werden, um von den identifizierten Trends zu profitieren.

 

  • Mean-Reversion-Strategie: Diese Strategie beruht auf der Annahme, dass die Kursbewegungen eines Finanzinstruments dazu neigen, sich um einen mittleren oder durchschnittlichen Wert zu stabilisieren. KI-Algorithmen analysieren historische Preisdaten, um Abweichungen von diesem Mittelwert zu identifizieren und zu prognostizieren, wann sich der Kurs wieder in Richtung des Mittelwerts bewegen wird. Basierend auf diesen Vorhersagen können automatisch Kauf- oder Verkaufssignale generiert werden, um von der Rückkehr zum Mittelwert zu profitieren.

 

  • Sentiment-Analyse: Diese Strategie zielt darauf ab, Handelsentscheidungen auf der Grundlage von Stimmungs- oder Sentimentdaten zu treffen, die aus Quellen wie Nachrichtenartikeln, Social Media-Beiträgen oder anderen öffentlichen Kommentaren extrahiert werden. KI-Algorithmen analysieren diese Daten, um den allgemeinen Marktsentiment zu quantifizieren und Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich dieses Sentiment auf die Kursentwicklung auswirken wird. Basierend auf diesen Vorhersagen können automatisch Kauf- oder Verkaufssignale generiert werden.

 

  • Event-Driven-Strategie: Diese Strategie konzentriert sich auf die Reaktion auf bestimmte Ereignisse oder Ankündigungen, die potenziell signifikante Auswirkungen auf die Finanzmärkte haben können, wie beispielsweise Unternehmensergebnisse, wirtschaftliche Indikatoren oder politische Entscheidungen. KI-Algorithmen analysieren relevante Nachrichtenquellen, um Ereignisse zu identifizieren und deren potenzielle Auswirkungen auf Finanzinstrumente zu bewerten. Basierend auf diesen Bewertungen können automatisch Kauf- oder Verkaufssignale generiert werden.

 

  • Pairs Trading: Diese Strategie beinhaltet den gleichzeitigen Kauf und Verkauf von zwei korrelierten Finanzinstrumenten, um von ihrer relativen Preisbewegung zu profitieren. KI-Algorithmen analysieren historische Preisdaten, um Paare von Finanzinstrumenten zu identifizieren, die eine enge Beziehung zueinander aufweisen, und generieren automatisch Kauf- und Verkaufssignale, wenn sich ihre Preise voneinander abweichen. Durch die Ausnutzung dieser Preisdifferenzen können Gewinne erzielt werden, unabhängig von der Richtung des Gesamtmarkts.

 

Diese Strategien sind nur einige Beispiele für die Vielfalt der Möglichkeiten beim Algorithmic Trading mit KI. Die tatsächliche Umsetzung und Effektivität dieser Strategien hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, einschließlich der Qualität der verwendeten Daten, der Genauigkeit der KI-Algorithmen und der Effizienz der Handelsausführung. Es ist wichtig zu beachten, dass keine Strategie den Erfolg garantieren kann. Deshalb ist das Risikomanagement und die Überwachung der Transaktionen entscheidend, um potenzielle Verluste zu minimieren.

Algorithmic Trading mit KI ermöglicht es, sowohl kurzfristige als auch langfristige Handelsstrategien zu entwickeln und umzusetzen.
Algorithmic Trading mit KI ermöglicht es, sowohl kurzfristige als auch langfristige Handelsstrategien zu entwickeln und umzusetzen.

Vor- und Nachteil des Algorithmic Trading mit KI

 

Algorithmic Trading mit Künstlicher Intelligenz bietet Vor- und Nachteilen, die man bei der Umsetzung berücksichtigen sollte. Die Vorteile sind in Bezug auf Effizienz, Präzision und Risikomanagement zu sehen. Aber es gibt auch wichtige Herausforderungen und Risiken, die berücksichtigt werden müssen. Eine angemessene Regulierung, Transparenz und Überwachung sind entscheidend, um die positiven Auswirkungen zu maximieren und potenzielle Risiken zu minimieren.

 

Vorteile:

 

  • Präzisere Vorhersagen: KI-Algorithmen können komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen und präzisere Vorhersagen über zukünftige Marktbewegungen treffen als herkömmliche statistische Modelle. Dies kann zu einer verbesserten Performance von Handelsstrategien führen und höhere Renditen generieren.

 

  • Adaptive Anpassungsfähigkeit: KI-Algorithmen sind in der Lage, sich an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen und dynamisch zu lernen. Sie können neue Informationen assimilieren und ihre Vorhersagen und Handelsentscheidungen entsprechend aktualisieren, was eine höhere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit bietet.

 

  • Automatisierung und Effizienz: Algorithmic Trading mit KI ermöglicht die Automatisierung von Handelsentscheidungen, was zu einer schnelleren und effizienteren Ausführung von Trades führt. Menschliche Fehler und Emotionen werden eliminiert, und Trades können rund um die Uhr durchgeführt werden, um von Marktchancen zu profitieren.

 

  • Entwicklung komplexer Strategien: KI eröffnet die Möglichkeit, hochkomplexe Handelsstrategien zu entwickeln, die eine Vielzahl von Faktoren und Zusammenhängen berücksichtigen können. Dies ermöglicht es, innovative Ansätze zu verfolgen und potenziell neue Handelsmöglichkeiten zu erschließen.

 

  • Risikomanagement: KI-Algorithmen können Risiken besser identifizieren und minimieren, indem sie potenzielle Verluste vorhersehen und entsprechende Schutzmechanismen implementieren. Dies trägt dazu bei, das Risiko von unerwarteten Verlusten zu reduzieren und die Stabilität des Portfolios zu verbessern.

 

Nachteile:

 

  • Komplexität und Opazität: Die Komplexität von KI-Algorithmen kann dazu führen, dass ihre Entscheidungsprozesse und Modelle schwer verständlich sind, was zu Opazität und undurchsichtigen Handelsstrategien führen kann. Dies kann das Vertrauen der Anleger beeinträchtigen und regulatorische Bedenken aufwerfen.

 

  • Overfitting und Datenabhängigkeit: KI-Algorithmen sind anfällig für Overfitting, bei dem sie sich zu stark an vergangene Daten anpassen und dadurch unzuverlässige Vorhersagen für zukünftige Ereignisse treffen. Darüber hinaus sind sie stark von der Qualität und Vollständigkeit der verwendeten Daten abhängig, was potenzielle Probleme bei der Datenbeschaffung und -verarbeitung aufwerfen kann.

 

  • Technische Fehler und Ausfälle: Wie bei jeder automatisierten System kann es auch beim Algorithmic Trading mit KI zu technischen Fehlern und Ausfällen kommen, die zu Verlusten führen können. Dies kann auf unerwartete Marktbedingungen, Softwarefehler oder Datenprobleme zurückzuführen sein, was die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems in Frage stellen kann.

 

  • Marktvolatilität und Systemrisiken: Der Einsatz von KI-Algorithmen im Algorithmic Trading kann zu erhöhter Marktvolatilität führen, insbesondere wenn viele Algorithmen gleichzeitig ähnliche Handelsentscheidungen treffen. Dies kann zu plötzlichen Preisschwankungen und systematischen Risiken führen, die die Marktstabilität gefährden können.

 

  • Regulatorische Herausforderungen: Die Verwendung von KI im Algorithmic Trading wirft auch regulatorische Herausforderungen auf, insbesondere im Hinblick auf Transparenz, Überwachung und Verantwortlichkeit. Regulierungsbehörden müssen sicherstellen, dass KI-Algorithmen ordnungsgemäß überwacht und kontrolliert werden, um mögliche Risiken für die Finanzstabilität zu minimieren und fairen Wettbewerb zu gewährleisten.

Plattformen für das Algorithmic Trading mit KI

 

Es gibt eine Vielzahl von Plattformen und Softwarelösungen, die für das Algorithmic Trading mit Künstlicher Intelligenz verwendet werden können. Diese Plattformen bieten verschiedene Funktionen, Tools und Dienstleistungen, um den Handelsprozess zu automatisieren, Daten zu analysieren und Handelsstrategien zu entwickeln. Hier sind einige der bekanntesten Plattformen:

 

  • MetaTrader: MetaTrader ist eine der beliebtesten Handelsplattformen für den Devisen- und CFD-Handel. Es bietet eine umfangreiche Auswahl an technischen Indikatoren, Charting-Tools und automatisierten Handelsfunktionen. MetaTrader unterstützt die Entwicklung und Integration von Expert Advisors (EA), die auf KI-Algorithmen basieren können.

 

  • QuantConnect: QuantConnect ist eine Open-Source-Plattform für algorithmisches Trading, die es Entwicklern ermöglicht, Handelsstrategien in Python oder C# zu programmieren und auf historische und Echtzeitmarktdaten zuzugreifen. Die Plattform bietet eine große Community von Entwicklern und eine umfangreiche Bibliothek von Algorithmen und Indikatoren.

 

  • Quantopian: Quantopian ist eine Plattform für algorithmisches Trading und Finanzdatenanalyse, die es Benutzern ermöglicht, Handelsstrategien in Python zu entwickeln, zu backtesten und zu implementieren. Die Plattform bietet eine umfangreiche Sammlung von Finanzdaten, Benchmarks und Werkzeugen zur Portfoliooptimierung.

 

  • TradeStation: TradeStation ist eine Handelsplattform, die sich sowohl an institutionelle als auch an private Trader richtet. Es bietet eine breite Palette von Handelsinstrumenten, einschließlich Aktien, Optionen, Futures und Forex. Die Plattform unterstützt die Entwicklung und Implementierung von automatisierten Handelsstrategien mit einer benutzerfreundlichen Programmiersprache.

 

  • Alpaca: Alpaca ist eine API-First-Handelsplattform, die Entwicklern Zugang zu verschiedenen Märkten und Handelsinstrumenten bietet. Die Plattform ermöglicht die nahtlose Integration von Algorithmen und KI-Modellen über eine RESTful API und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur Entwicklung und Überwachung von Handelsstrategien.

 

  • NinjaTrader: NinjaTrader ist eine Handelsplattform, die sich auf Futures- und Devisenhandel spezialisiert hat. Es bietet eine Reihe von Funktionen für die technische Analyse, Charting und automatisierte Handelsstrategien. Die Plattform unterstützt die Entwicklung von benutzerdefinierten Indikatoren, Strategien und automatisierten Handelssystemen in C#.

 

  • Backtrader: Backtrader ist eine Python-basierte Handelsplattform, die sich auf Backtesting und Automatisierung von Handelsstrategien konzentriert. Es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Entwicklung und Implementierung von Handelsalgorithmen und eine umfangreiche Sammlung von Funktionen für die Datenanalyse und -visualisierung.

 

Die Plattformen unterscheiden sich vor allem durch ihre Preismodelle und im Funktionsumfang. Daher ist es wichtig, die persönlichen Bedürfnisse und Anforderungen zu berücksichtigen, bevor man sich für eine Plattform entscheidet. In vielen Fällen werden Testräume angeboten, oder andere Formen, die vorab einen tieferen Einblick ermöglichen. Weitere Unterstützung bei der Auswahl können die jeweiligen Communities und Foren, in denen sich über die Erfahrungen ausgetauscht wird. Dort kann man auch mal wertvolle Tipps für die richtige Handelsstrategie bekommen.

Fazit

 

Algorithmic Trading mit Künstlicher Intelligenz hat die Möglichkeiten des Finanzmarktes erheblich erweitert, dadurch aber auch seine Komplexität erhöht. Dennoch ist mit einer weiteren Verbreitung zu rechnen, aus dem einfachen Grund, weil immer fortschrittlichere KI-Techniken präzisere Vorhersagen treffen können und dadurch adaptive Handelsstrategien möglich werden bei gleichzeitig verbesserter Kontrolle des Risikos. Zunehmend werden weitere Datenquellen in die Handelssysteme integriert und ermöglichen dadurch zusätzliche Analysemöglichkeiten, unter anderem um neue Handelssignale zu identifizieren.

 

Bislang wird Algorithmic Trading mit KI hauptsächlich für den Handel mit Wertpapieren, Devisen und Commodities eingesetzt. Hier sind Erweiterungen wahrscheinlich, beispielsweise für den Handel mit Kryptowährungen oder Derivaten. Auch auf der Seite der Risikominimierung und Portfoliooptimierung sind neue Entwicklungen zu erwarten. Und nicht zuletzt sind auch von der Seite der Regulatorik weitere Anpassungen wahrscheinlich, insbesondere im Hinblick auf den Anlegerschutz.

 

Insgesamt wird das Algorithmic Trading mit KI voraussichtlich eine zunehmend wichtige Rolle auf den Finanzmärkten spielen, da Anleger und Finanzinstitute weiterhin nach effizienten und innovativen Möglichkeiten suchen, um Renditen zu steigern, Risiken zu minimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.


Thomas Feldhaus

Thomas Feldhaus

Chefredakteur

Wirtschaftsjournalist mit Faible für Unternehmensverantwortung und Leidenschaft für Radsport.

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