Künstliche Intelligenz im Arbitrage-Handel: Verbesserung oder Ersatz? Mittwoch, der 12. März 2025 – Posted in: Arbitrage Software

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Liebe Leserinnen und Leser, bitte lesen Sie diesen Artikel sorgfältig und teilen Sie Ihre Gedanken, Eindrücke und Kommentare. Ich bin fest davon überzeugt, dass ein Durchbruch im Bereich des Arbitrage-Handels nur durch die effektive Interaktion zwischen Experten in diesem Bereich und den Technologien der künstlichen Intelligenz möglich ist. In dem Artikel erkläre ich im Detail, warum nur die gemeinsame Arbeit von Profis im Arbitrage-Handel und künstlicher Intelligenz uns ermöglichen wird, einen echten qualitativen Sprung zu machen und den Arbitrage-Handel auf ein grundlegend neues Niveau zu heben. Wir glauben, dass jeder von Ihnen ein solcher Experte werden sollte. Nur Ihre Erfahrung, Ihr Wissen und Ihre aktive Beteiligung an diesem Dialog wird es uns ermöglichen, das Potenzial der künstlichen Intelligenz vollständig zu entfalten und die Ergebnisse der Handelsstrategien erheblich zu verbessern. Mit Respekt und der Hoffnung auf eine fruchtbare Zusammenarbeit, Boris Fesenko, CEO von BJF Trading Group.

Einleitung

Obwohl Arbitrage-Handel als eine der stabilsten und sichersten Anlageformen gilt, bedarf es ständiger Entwicklung und Innovation, um Effizienz unter sich ändernden Marktbedingungen zu erhalten. In letzter Zeit werden Händler und Investoren zunehmend von der Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Bereich angezogen. Betrachten wir, ob KI bestehende Algorithmen verbessern und diese vollständig ersetzen kann. Das Interesse an KI im Arbitrage-Handel wird durch die Populärkultur betont. Erinnern Sie sich an den Witz aus einer Parodie auf den Film „The Wolf of Wall Street“, in dem die von DiCaprio gespielte Figur darum bittet, ihm einen Stift zu verkaufen, und er antwortet, dass dieser Stift durch „KI verbessert“ wurde.

Dieser Witz ist nicht nur Unterhaltung; er spiegelt einen tiefen Glauben an die Fähigkeiten der KI wider, was deren Integration in alle Geschäftsbereiche, einschließlich Arbitrage-Handel, stimuliert. Es zeigt jedoch auch eine mögliche Überschätzung der Rolle der KI in Arbitrage-Strategien.

Fähigkeiten der KI im Arbitrage-Handel

Verbesserung bestehender Arbitrage-Algorithmen

KI kann die Effizienz von Arbitrage-Algorithmen durch tiefgehende Analyse und Lernen aus historischen Daten erheblich verbessern und genauere Marktsituationen vorhersagen. Die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen schnell und effektiv zu analysieren, gewährleistet die rechtzeitige Erkennung von Arbitrage-Möglichkeiten. Es ist jedoch wichtig, die Einschränkungen von Standardtestern und Optimierern zu beachten, die häufig auf Balkenmodellierung oder Eröffnungspreisen basieren, wodurch sie für Arbitrage-Strategien, insbesondere Scalping und latente Arbitrage, ungeeignet sind. Für eine effektive Optimierung solcher Strategien ist die Verwendung von Tick-Geschichte sowohl vom aktuellen Broker als auch von einer schnelleren Quelle (Schnell-Feed) notwendig. Der Prozess der Verwendung von KI zur Optimierung von Arbitrage-Algorithmen kann folgende Stadien umfassen:

Sammeln der Tick-Geschichte vom Broker und Schnell-Feed.
Laden der Daten in die KI zur Analyse.
Optimieren und Auswählen der besten Parameter für Einstieg, Stop-Loss und Trailing-Stops.
Testen der Algorithmen unter standardmäßigen Ausführungszeiten.
Bestimmung der kritischen Zeitverzögerung der Ausführung, jenseits derer die Strategie unrentabel wird.

Dieser Ansatz ist vorteilhaft bei der Implementierung von Multi-Account- oder Dreiecks-Arbitrage. Die Haupt Herausforderung besteht jedoch darin, die Ergebnisse der KI-Arbeit zu überprüfen, da sie auf einem „Black-Box“-Prinzip arbeitet. Selbst bei korrekten Eingabedaten und klaren Anweisungen kann die Genauigkeit der Ergebnisse nicht vollständig garantiert werden. Unsere SharpTrader-Arbitrage-Software verwendet ein innovatives KI-Optimierungsmodul, das Handelsergebnisse bei verschiedenen Eingabeparametern analysiert und automatisch die optimiertesten Voreinstellungen für verschiedene Broker und Handelsinstrumente bestimmt. Die Einzigartigkeit unseres Ansatzes liegt in der Möglichkeit, die Optimierungsergebnisse anderer Kunden (mit deren Zustimmung) zu verwenden, was die Suche nach effektiven Einstellungen erheblich beschleunigt und die Qualität des Handels verbessert. Derzeit führen wir fortgeschrittene Experimente mit der Analyse von Tick-Historiendaten von langsamen und schnellen Brokern durch. Ziel unserer Forschung ist es, Eingabeparameter so präzise wie möglich zu optimieren und den kritischen Schwellenwert für Ausführungszeit und Slippage zu bestimmen, bei dessen Erreichen das System automatisch den Betrieb einstellt, um potenzielle Verluste zu verhindern.

In der Zeichnung habe ich ein Arbitrage-Signal dargestellt, bei dem der Tick des Schnell-Feeds (grüne Linie) den Kursen des Brokers (orange Linie) vorausgeht. Eine Arbitrage-Situation erscheint bei Punkt A, der die günstigste Einstiegszeit (Kauforder) ist. Die Ausführungszeit verschiebt den Einstiegspunkt nach rechts, zum Beispiel zu Punkt B, wodurch ein Teil des Gewinns zerstört wird, und bei einer längeren Ausführungszeit, zum Beispiel bei Punkt C, wird der Gewinn null sein.

Wir laden Sie ein, an diesem spannenden Prozess teilzunehmen und Ihre Gedanken und Kommentare zu teilen, damit wir gemeinsam eine neue Stufe im Arbitrage-Handel erreichen können.

Schaffung neuer Algorithmen mit KI

KI eröffnet Möglichkeiten für die Entwicklung grundsätzlich neuer, effizienterer und adaptiverer Arbitrage-Algorithmen, die nicht standardmäßige und schwer zu erkennende Marktbeziehungen und Abhängigkeiten zwischen Vermögenswerten berücksichtigen können. Der Erfolg solcher Algorithmen hängt jedoch von der engen Zusammenarbeit zwischen KI und einem menschlichen Experten im Arbitrage-Handel ab. Nur ein Spezialist kann der KI die richtigen Anweisungen geben, relevante Daten auswählen und die Wirksamkeit der entwickelten Algorithmen genau bewerten. Somit dient KI als unverzichtbare Assistenz, jedoch nicht als unabhängiger Schöpfer von Arbitrage-Strategien. Wir haben den Open AI-Assistenten auf der Grundlage des Wissens im Arbitrage-Handel geschult, das unser Team über mehrere Jahre angesammelt hat, und ihn gebeten, einen neuen Arbitrage-Handelsalgorithmus zu entwickeln.

Open AI Assistant Response

„Dynamic Adaptive Arbitrage“ Strategie (DAA)

Das Ziel der neuen „Dynamic Adaptive Arbitrage“-Strategie ist es, den Gewinn zu maximieren, indem sie sich an die aktuellen Marktbedingungen und Veränderungen der Volatilität anpasst, wobei sie sich auf mehrstufige Analysen stützt und maschinelles Lernen verwendet, um die besten Momente für den Ein- und Ausstieg aus Geschäften vorherzusagen.

Hauptkomponenten der DAA-Strategie:

Volatilitäts- und Korrelationsanalyse:
- Das System analysiert kontinuierlich die Volatilität verschiedener Vermögenswerte und deren Korrelation. Volatilitätsdaten werden verwendet, um die Positionsgröße und das Risikoniveau zu bestimmen, während die Korrelationsanalyse hilft, Vermögenswerte mit instabilen, aber vorhersagbaren Wechselbeziehungen auszuwählen.
Einsatz von maschinellem Lernen:
- Maschinelle Lernalgorithmen werden auf historischen Daten über Arbitrage-Situationen geschult, wodurch das System wahrscheinliche Arbitrage-Möglichkeiten mit hoher Genauigkeit vorhersagen und schnell auf Marktveränderungen reagieren kann.
Dynamisches Risikomanagement:
- Abhängig von der Volatilität und der aktuellen Marktsituation passt das System die Stop-Loss- und Take-Profit-Levels für jeden Handel an, was das Risiko-/Ertragsverhältnis verbessert.
Mehrschichtige Positionierung:
- Die Strategie umfasst einen Mechanismus für mehrschichtigen Einstieg in Positionen, wobei jede nachfolgende Ebene basierend auf dem aktuellen Gewinn oder Verlust angepasst wird, was eine Diversifizierung der Investitionen ermöglicht und das Gesamtrisiko verringert.
Automatisierung und Robotisierung:
- Der gesamte Prozess, von der Analyse bis zur Ausführung von Handelsgeschäften, ist vollständig automatisiert, was menschliche Fehler vermeidet und die Reaktionszeit auf aufkommende Arbitrage-Möglichkeiten erheblich beschleunigt.

Anwendung der Strategie:

Diese Strategie kann auf traditionellen Märkten (Aktien, Anleihen, Währungen) sowie auf dynamischeren und volatileren Märkten wie dem Kryptowährungsmarkt verwendet werden. Sie ist besonders effektiv während Perioden hoher Marktunsicherheit und kann in Plattformen integriert werden, die eine schnelle Handelsausführung und Unterstützung für komplexe algorithmische Strategien bieten. Somit verbessert die „Dynamic Adaptive Arbitrage“-Strategie nicht nur die Effizienz des Arbitrage-Handels, sondern passt sich auch der ständig ändernden Marktumgebung an und erhält hohe Gewinnniveaus und handhabbare Risiken. Tatsächlich enthält die Antwort der KI solide Ideen, aber um diesen Algorithmus im KI-Arbitrage einzusetzen, wird die gemeinsame Arbeit eines Experten im Arbitrage-Handel und der vortrainierten KI benötigt.

Lassen Sie uns den Punkt „- Das System analysiert kontinuierlich die Volatilität verschiedener Vermögenswerte und deren Korrelation …“ näher betrachten und eine klärende Frage dazu stellen, um eine Antwort zu erhalten.

Open AI Assistant Response

Anleitung zur Analyse von Volatilität und Korrelation für den Arbitrage-Handel

Volatilitäts- und Korrelationsanalyse ist ein Eckpfeiler einer erfolgreichen Arbitrage-Strategie. Diese Metriken helfen, geeignete Zeiten für den Ein- und Ausstieg aus Handelsgeschäften sowie für das Risikomanagement zu bestimmen. Hier ist eine schrittweise Anleitung, wie Sie diese Analyse durchführen:

Schritt 1: Auswahl der Instrumente

Wählen Sie ein Paar oder eine Gruppe von Finanzinstrumenten aus, die Sie analysieren möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Instrumente ein ausreichendes Handelsvolumen haben und für Arbitrage verfügbar sind.

Schritt 2: Sammlung historischer Daten

Sammeln Sie historische Preisdaten für die ausgewählten Instrumente. Diese Daten sollten Schlusskurse sowie Volumina enthalten, um die Volatilität zu berücksichtigen. Die Daten sollten einen ausreichend langen Zeitraum abdecken, um eine robuste Analyse zu ermöglichen.

Schritt 3: Berechnung der Volatilität

Berechnen Sie die Standardabweichung der Schlusskurse für jeden Tag für jedes Instrument. Dies gibt ein Verständnis für die Gesamtvolatilität über den interessierten Zeitraum. Eine hohe Standardabweichung zeigt eine hohe Volatilität an, die das Risikoniveau direkt beeinflusst.

Schritt 4: Berechnung der Korrelation

Verwenden Sie die Daten der Schlusskurse, um den Korrelationskoeffizienten zwischen einem Paar von Instrumenten zu berechnen. Dies kann mithilfe einer Korrelationsmatrix erfolgen, wobei statistische Funktionen in Datenanalyse-Software wie Excel oder spezialisierten Handelsplattformen verwendet werden.

Schritt 5: Datenanalyse

Nutzen Sie die Ergebnisse der Berechnungen für die Risiko- und Chancenanalyse:

Richtung der Korrelation: Eine positive Korrelation bedeutet, dass Vermögenswerte in die gleiche Richtung bewegen, eine negative – in entgegengesetzte Richtungen.
Ausmaß der Volatilität: Volatilere Instrumente unterliegen größeren Preisschwankungen, die sowohl Gewinne als auch potenzielle Verluste erhöhen können.

Schritt 6: Entwicklung von Strategien

Entwickeln Sie auf Basis der gewonnenen Informationen Strategien für den Ein- und Ausstieg aus Handelsgeschäften. Verwenden Sie Volatilitätsdaten, um Positionsgrößen und Stop-Loss-Level festzulegen. Die Korrelation hilft zu bestimmen, welche Instrumente am besten kombiniert werden, um Arbitrage-Paare zu bilden.

Schritt 7: Testen

Bevor Sie Strategien auf dem echten Markt implementieren, führen Sie Backtesting durch, um die potenzielle Wirksamkeit zu bewerten und Parameter anzupassen.

Schritt 8: Überwachung und Anpassung

Wiederholen Sie die Analyse regelmäßig, da sich Volatilität und Korrelationen im Laufe der Zeit ändern können. Seien Sie bereit, Ihre Strategien an Veränderungen der Marktbedingungen anzupassen.

Volatilitäts- und Korrelationsanalyse verbessern das Verständnis des Marktes und tragen zur Entwicklung von fundierteren und stabileren Handelsstrategien bei.

Ersatz von Arbitrage-Algorithmen durch KI

Die vollständige Ersetzung menschlicher Beteiligung im Arbitrage-Handel durch KI ist derzeit unwahrscheinlich. Trotz des technischen Fortschritts macht die Notwendigkeit einer ethischen Kontrolle, des Risikomanagements und der Sicherheitsbewahrung den menschlichen Faktor zu einem integralen Bestandteil des Arbitrage-Handels. Wir schließen jedoch die Möglichkeit einer solchen Ersetzung in naher Zukunft nicht aus.

Risiken und Vorsichtsmaßnahmen

Die Verwendung von KI birgt Risiken, einschließlich Softwarefehlern und potenzieller Anfälligkeit für Marktmanipulationen. Diese können zu ernsthaften Verlusten führen. Um Fehler zu vermeiden und auf alle nicht standardmäßigen Situationen rechtzeitig reagieren zu können, ist es wichtig, eine strenge Kontrolle, umfassende Tests und eine ständige Überwachung der Arbeit von KI-Systemen sicherzustellen.

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Was ist Arbitrage-Handel? Arbitrage-Handel ist eine Strategie, bei der ein Händler von Preisunterschieden identischer oder ähnlicher Vermögenswerte über verschiedene Märkte oder Plattformen profitiert.
Wie kann KI Arbitrage-Strategien verbessern? KI kann riesige Datenmengen schnell analysieren, Handelsmöglichkeiten identifizieren, Strategieparameter optimieren und sich automatisch an sich ändernde Marktbedingungen anpassen.
Können die von KI erhaltenen Ergebnisse vertraut werden? KI arbeitet nach einem „Black-Box“-Prinzip, daher erfordern die Ergebnisse eine gründliche Überprüfung und Testung. Fehler vollständig zu eliminieren, ist unmöglich, aber korrekte Daten und Anweisungen reduzieren die Risiken erheblich.
Kann KI eine Person im Arbitrage-Handel vollständig ersetzen? Derzeit ist die vollständige Ersetzung einer Person durch KI aufgrund der Notwendigkeit einer Risikokontrolle, ethischer Fragen und der Komplexität des strategischen Managements, die die Teilnahme eines Spezialisten erfordern, nicht möglich.
Wie können Risiken minimiert werden, wenn KI verwendet wird? Regelmäßige, gründliche Tests von Algorithmen, Verwendung überprüfter Daten und Aufrechterhaltung einer ständigen menschlichen Kontrolle über den Betrieb von KI-Systemen sind notwendig.
Ist die Verwendung von KI für alle Arten von Arbitrages geeignet? KI ist besonders wirksam für latente Arbitrage und Scalping, erfordert jedoch spezielle Ansätze und Daten, wie z. B. Tick-Historie.
Was sind die Aussichten für KI im Arbitrage-Handel? KI wird sich weiterentwickeln und ein mächtiges Werkzeug für Händler werden, aber in naher Zukunft wird sie keine Person vollständig ersetzen können und bleibt eher ein praktischer Assistent.

Schlussfolgerungen

KI hat großes Potenzial, Arbitrage-Strategien auf den Forex- und Kryptowährungsmärkten zu verbessern und zu optimieren. Doch das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle bleibt ein entscheidender Aspekt des Erfolgs. Der richtige Einsatz von KI kann die Effizienz und Stabilität des Arbitrage-Handels erheblich verbessern, aber der vollständige Ersatz des menschlichen Elements ist noch nicht möglich. KI ist ein mächtiges Werkzeug, das die Fähigkeiten der Händler erheblich verbessern kann, wenn sie intelligent in den Entscheidungsprozess integriert wird.