{"id":7204,"date":"2022-02-11T17:10:57","date_gmt":"2022-02-11T17:10:57","guid":{"rendered":"https:\/\/bjftradinggroup.com\/?p=7204"},"modified":"2025-12-29T06:03:35","modified_gmt":"2025-12-29T06:03:35","slug":"high-frequency-trading","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bjftradinggroup.com\/de\/high-frequency-trading\/","title":{"rendered":"Hochfrequenzhandel"},"content":{"rendered":"

Der Hochfrequenzhandel (HFT – High-Frequency Trading) wurde erstmals 1989 f\u00fcr den Handel auf den Finanzm\u00e4rkten eingesetzt. Der Hauptvorteil dieser Handelsmethode liegt in der Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung. Es ist kein Geheimnis, dass ein Computerprozessor diese Aufgabe in einigen F\u00e4llen viel schneller erledigen kann als ein Mensch. Nicht alle Bereiche des Prozessors \u00fcbertreffen das menschliche Gehirn, doch beim Handel ist das in den meisten F\u00e4llen so. Der Grundgedanke beim Hochfrequenzhandel war die Nutzung von Hochleistungscomputern, um mit Handelsplattformen Gewinne zu erzielen. Heutzutage steht diese M\u00f6glichkeit fast jedem offen, der auch nur oberfl\u00e4chliche Kenntnisse \u00fcber die Funktionsweise von Handelsplattformen, Prozessoren, Computern und Kursbewegungen hat. Beim Hochfrequenzhandel ist derjenige, der die Kurse am schnellsten erh\u00e4lt und die Transaktionen „auf dem Parkett“ am schnellsten abwickelt, auch derjenige, der durch die Eigenschaften des genutzten Computers am schnellsten ist. Der Vorgang ist sehr schnell und dauert nur den Bruchteil einer Sekunde. Es ist besser, an einem solchen Wettbewerb nicht teilzunehmen – er ist von vornherein zum Scheitern verurteilt. Der Hochfrequenzhandel und der algorithmische Handel haben einige Unterschiede – beim Hochfrequenzhandel ist eine der Haupteigenschaften, die sich auf den Gewinn auswirken, die Leistung der Ausr\u00fcstung, die Geschwindigkeit des Internets und die N\u00e4he zum Rechenzentrum.<\/p>\n

Die Idee, Hochleistungsrechner im Handel einzusetzen, stammt von Stephen Sonson. Seinerzeit besch\u00e4ftigte er sich mit der Bestimmung der Bewegung von Marktnotierungen f\u00fcr die Zeitspanne von einigen Sekunden. Steven Swanson, David Whitcomb und Jim Hawkes haben ein Unternehmen f\u00fcr Handelsautomatisierung gegr\u00fcndet – Automated Trading Desk. Der Vorteil war damals zu offensichtlich, da die Geschwindigkeit des Handels nur eine Sekunde betrug. Gleichzeitig f\u00fchrten andere Bieter ihre Gesch\u00e4fte per Telefon durch. In den sp\u00e4ten neunziger Jahren trat der Hochfrequenzhandel massenhaft in die M\u00e4rkte ein. Das war nachdem die US-B\u00f6rsenaufsicht SEC 1998 elektronische Handelsplattformen zugelassen hatte. Anfangs dauerten die Hochfrequenzgesch\u00e4fte nur wenige Sekunden. 2010 wurde dann die Zeit bereits in Millisekunden gemessen, manchmal sogar noch schneller. Informationen \u00fcber den Einsatz des Hochfrequenzhandels an Handelspl\u00e4tzen wurden bis zum Ende des 21. Jahrhunderts nur selten au\u00dferhalb der Finanzwelt bekannt. Einer der ersten Artikel, der die \u00d6ffentlichkeit auf diese Art des Handels aufmerksam machte, wurde im Juli 2009 in der New York Times ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n

Die CFTC-Kommission schlug im Jahr 2011 die Verwendung von Kernmerkmalen des HFT-Handels vor.<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Systeme, die eine extrem schnelle Platzierung, \u00c4nderung oder Stornierung von Orders in weniger als f\u00fcnf Millisekunden mit minimaler Verz\u00f6gerung erm\u00f6glichen.<\/li>\n
  2. Die Verwendung von Software oder speziellen Algorithmen zur Automatisierung der Entscheidungsfindung, bei dem alle Vorg\u00e4nge mit Orders von der Software bestimmt werden und keine Beteiligung einer Person zur Durchf\u00fchrung eines Vorgangs n\u00f6tig ist.<\/li>\n
  3. Co-Location, d. h. die Aufstellung von Servern in der N\u00e4he eines Handelsparketts, um die Zeit zu verk\u00fcrzen, die f\u00fcr die \u00dcbermittlung von Informationen ben\u00f6tigt wird, direkter Zugang zum Handelsparkett oder ein separater Datenempfangskanal, den B\u00f6rsen oder andere Organisationen anbieten k\u00f6nnen, um Netzwerkverz\u00f6gerungen zu verringern.<\/li>\n
  4. Sehr begrenzte lebenslange Deals.<\/li>\n
  5. Gro\u00dfer Bargeldumschlag und\/oder ein hoher Anteil an platzierten Antr\u00e4gen \u00fcber die Order-to-Trade-Ratios.<\/li>\n
  6. Platzierung einer gro\u00dfen Anzahl von Orders, die innerhalb von Millisekunden storniert werden.<\/li>\n
  7. Der Handelstag endet mit einem Positionsvolumen von Null, denn in der Nacht werden keine gro\u00dfen und nicht abgesicherten Positionen gehalten.<\/li>\n<\/ol>\n

    Die Gewinne aus einem solchen superschnellen Handel ergeben sich aus der Marge zwischen dem Kauf und dem Verkauf des Handelsinstruments. Beim Hochfrequenzhandel werden gro\u00dfe Transaktionsvolumina genutzt, da der Gewinn aus einer einzelnen Transaktion sehr gering ist und nur durch gro\u00dfe Volumina ein gutes Ergebnis erzielt werden kann. Die Grundlage beim Hochfrequenzhandel, der auf den allgemeinen Grunds\u00e4tzen des Hochgeschwindigkeitshandels beruht, ist der Handel innerhalb eines Tages, ohne dass Positionen auf den n\u00e4chsten Handelstag verschoben werden.<\/p>\n

    Algorithmen f\u00fcr den Hochfrequenzhandel<\/strong><\/h2>\n

    Algorithmen f\u00fcr den Hochfrequenzhandel. Der algorithmische Handel ist bei Hedgefonds-Anlegern sehr beliebt geworden, die mit ihrem Kapital handeln, um Spekulationsgewinne zu erzielen. Angesichts der Tatsache, dass Hedgefonds in ihren Reserven \u00fcber ausreichend Kapital verf\u00fcgen, ist es auch verst\u00e4ndlich, dass der Hochfrequenzhandel bei den gro\u00dfen Marktteilnehmern beliebt geworden ist.<\/p>\n

    Der Hochfrequenzhandel kann durch die Nutzung von Algorithmen der Handelsstrategien unterteilt werden, die auf Handelsplattformen Gewinne bringen. Sehen wir uns ein paar solcher Handelsalgorithmen an.<\/p>\n

    Passives Market-Making<\/strong><\/h3>\n

    Passives Market-Making – Hochfrequenz-Algorithmus zum Arbeiten mit der Liquidit\u00e4t. Bei dieser Strategie erzielt ein Hochfrequenz-Algorithmus durch den Handel innerhalb des Spreads einen Gewinn. Der Spread spiegelt die Differenz zwischen dem Preis des Verk\u00e4ufers und dem Preis des K\u00e4ufers des gew\u00e4hlten Handelsinstruments zum aktuellen Zeitpunkt wider. Es gibt Situationen, in denen sich der Spread vergr\u00f6\u00dfert – viele K\u00e4ufer oder Verk\u00e4ufer sind an dem Handel beteiligt. Gleichzeitig gibt es einen Market-Maker, zu dessen Aufgaben die Aufrechterhaltung der Liquidit\u00e4t geh\u00f6rt. Der Market-Maker sorgt daf\u00fcr, dass sich der Spread nicht signifikant vergr\u00f6\u00dfert, weil er nach K\u00e4ufern oder Verk\u00e4ufern sucht, die im Moment nicht in ausreichender Zahl auf dem Markt sind. Wenn ein Market-Maker nicht gen\u00fcgend K\u00e4ufer oder Verk\u00e4ufer findet, muss er das Angebot oder die Nachfrage f\u00fcr das Handelsinstrument decken. Es liegt auf der Hand, dass der Market-Maker die Liquidit\u00e4t des Handelsinstruments nicht immer mit seinen eigenen Mitteln aufrechterhalten will. Daf\u00fcr holt er Dritte durch Provisionen und Liquidit\u00e4tspr\u00e4mien dazu. Nachdem sie diesen Mechanismus verstanden hatten, waren die Betreiber von Systemen zum Hochfrequenzhandel an der Aufrechterhaltung der Liquidit\u00e4t von Handelsinstrumenten auf Handelsplattformen interessiert. Die Inhaber von Systemen zum Hochfrequenzhandel \u00fcbernehmen mit Hilfe ihrer Kapazit\u00e4ten teilweise die Funktion des Market-Makers, um die Liquidit\u00e4t aufrechtzuerhalten. Der Market-Maker gibt einige seiner Funktionen ab, weil er die L\u00f6cher des Handelsinstruments nicht noch einmal stopfen will. Die Besitzer von Systemen zum Hochfrequenzhandel verdienen am kleineren Spread, K\u00e4ufer und Verk\u00e4ufer k\u00f6nnen leicht Transaktionen mit dem Handelsinstrument machen. In diesem Fall stellt sich heraus, dass die Besitzer von Systemen zum Hochfrequenzhandel auf dem Handelsparkett profitieren und gleichzeitig Geld verdienen.<\/p>\n

    Statistischer Arbitrage-Algorithmus zur Hochfrequenz<\/strong><\/h3>\n

    Die Handelsstrategie einer statistischen Hochfrequenzarbitrage basiert auf der Suche nach einer Korrelation zwischen dem Basiswert und den Derivaten. Beim algorithmischen Handel kann beispielsweise ein Hochfrequenz-Algorithmus nach einer Beziehung zwischen den Futures eines Handelsinstruments und dem Preis des zugrunde liegenden Kapitals suchen. Der Arbitrage-Hochfrequenzhandel wird haupts\u00e4chlich von Investmentgesch\u00e4ftsbanken genutzt. Daf\u00fcr haben sie genug Geld und k\u00f6nnen es sich leisten, ein einzigartiges System f\u00fcr den Hochfrequenzhandel zu installieren und qualifizierte Spezialisten f\u00fcr diese Arbeit einstellen. Es steht also nichts im Weg, um die Gewinnziele durch Handelsplattformen zu erreichen.<\/p>\n

    Strategie mit Richtlinien<\/strong><\/h3>\n

    Eine Strategie mit Richtlinien oder Strategie zur Suche nach Liquidit\u00e4t im Hochfrequenzhandel. Diese Handelsstrategie basiert auf der Suche nach gro\u00dfen Geboten in einem Pool von Preisen. Die Liquidit\u00e4tssuche l\u00e4uft folgenderma\u00dfen ab: Der Inhaber des Systems zum Hochfrequenzhandel gibt eine Kauf- oder Verkaufsorder zu Preisen aus einem Orderpool ab. Der Zweck dieses Vorgangs besteht darin, Transaktionen mit gro\u00dfem Volumen zu erkennen. Wenn das Preisniveau auf dem B\u00f6rsenparkett von einem gro\u00dfen Akteur bekanntgegeben wird, beginnt der Algorithmus f\u00fcr die Liquidit\u00e4t mit der Suche nach dem richtigen Deal. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein gro\u00dfer Akteur einen Algorithmus f\u00fcr die Suche nach hochfrequenter Liquidit\u00e4t entdeckt und ihn nicht mehr will, ist \u00e4u\u00dferst gering. Dieser Handel ist nicht abgesichert, d.h. es werden Risiken aus gegenl\u00e4ufigen Kursbewegungen in Kauf genommen.<\/p>\n

    Strukturelle Strategie<\/strong><\/h3>\n

    Die strukturelle Strategie zielt darauf ab, m\u00f6gliche Schwachstellen in der Struktur des Handelsparketts auszunutzen und die am meisten ben\u00f6tigten Daten schneller zu erhalten. Bei diesem Ansatz befinden sich die Server so nah wie m\u00f6glich am Zentrum des Handelsplatzes oder sind direkt mit den Daten verbunden. Bei einem solchen System werden die Beteiligten etwas verdienen, wenn andere mehr Zeit brauchen, um Informationen zu nutzen. Alle Strategien beim Hochfrequenzhandel sind durch die Nutzung der Hochgeschwindigkeitsausf\u00fchrung von Orders m\u00f6glich. Unter aktuellen Bedingungen betr\u00e4gt die Geschwindigkeit von Orders nur Millisekunden.<\/p>\n

    Sehen wir uns an, wie Deals auf dem B\u00f6rsenparkett abgeschlossen werden. Ein H\u00e4ndler oder ein algorithmischer Experte des H\u00e4ndlers stellt bei seinem Broker \u00fcber eine Handelsplattform einen elektronischen Antrag auf Abschluss eines Gesch\u00e4fts mit dem gew\u00e4hlten Handelsinstrument. Die Orders zum Kauf und Verkauf eines Handelsinstruments werden auf dem Parkett verglichen. Wenn die Nachfrage mit dem Angebot \u00fcbereinstimmt, wird das Gesch\u00e4ft abgeschlossen. Orders k\u00f6nnen von allen Bietern \u00fcber die Feed-Technologie angezeigt werden. Ein Feed liefert Informationen, die eine spezielle Organisation, wie die Options Price Reporting Authority (OPRA), den Bietern zur Verf\u00fcgung stellt. Ein Feed enth\u00e4lt Informationen \u00fcber einen Standarddatensatz zu einem Handelsinstrument und wird \u00fcber ein spezielles Protokoll an das Terminal eines Handelsteilnehmers \u00fcbermittelt, in der Regel \u00fcber Ethernet mit UDP. Um mit der Konkurrenz mithalten zu k\u00f6nnen und einen gewissen Vorteil im Hochfrequenzhandel zu bekommen, muss die Daten\u00fcbertragung optimiert werden, um die Zeit zu verk\u00fcrzen. Der Anbieter wird die Server neben dem Datenzentrum des Handelsparketts platzieren. In diesem Fall wird die Zeit f\u00fcr den Abruf des Feed verk\u00fcrzt. Aktuell ist selbst dieser Ansatz zur Platzierung des Servers kein besonderer Vorteil mehr im Hochfrequenzhandel. Alle, die sich einen klaren Vorteil verschaffen wollen, arbeiten mit dem Handelsparkett direkt und haben so die M\u00f6glichkeit, Daten einige Millisekunden schneller als der Rest zu erhalten. Nat\u00fcrlich kostet ein solcher Service nicht wenig und die kleinen Gewerbetreibenden sind hier im Nachteil. Das kann jedoch f\u00fcr den Hochfrequenzhandel entscheidend sein.<\/p>\n

    In letzter Zeit ist das Wachstum des Hochfrequenzhandels zur\u00fcckgegangen. Es gibt Gr\u00fcnde f\u00fcr die Annahme, dass ein solcher Handel aufgrund von St\u00f6rungen in einem gut funktionierenden System zu gro\u00dfen Verlusten f\u00fchren kann. Solche F\u00e4lle sind in der Praxis bereits aufgetreten. Jeder Handelsalgorithmus, auch der Hochfrequenzhandel, hat seine Vor- und Nachteile. Selbst wenn man die modernen M\u00f6glichkeiten der Technik ber\u00fccksichtigt, muss sich diese Art des Handels noch weiter entwickeln – jede Millisekunde auf dem Konto.<\/p>\n

    Programme f\u00fcr den Hochfrequenzhandel. In einigen Bereichen werden auch Begriffe wie Roboter f\u00fcr den Hochfrequenzhandel<\/a> verwendet.<\/p>\n

    Es gibt zwei M\u00f6glichkeiten, Hochfrequenzhandel zu betreiben. Der erste ist mit Hilfe eines auf diesen Handel spezialisierten Brokers. Die zweite M\u00f6glichkeit besteht darin, die erforderlichen Hochleistungsger\u00e4te zu kaufen und spezielle Software darauf zu installieren. Es gibt auch mehrere Entwickler auf dem Markt. Zuerst ist es notwendig, alle mit dieser Art von Handel verbundenen Kosten im Voraus zu berechnen. Zu den zwingenden Ausgaben geh\u00f6ren die Kosten f\u00fcr Software und Handelssysteme. Die Entwickler liefern ein Programm ohne Algorithmus, Signal oder Strategie. Der Hochfrequenzhandel ist mit hohen Kosten verbunden, die f\u00fcr den durchschnittlichen H\u00e4ndler oft unerschwinglich sind – Zahlung von Brokerdiensten f\u00fcr die Verbindung zum Server, Hochgeschwindigkeitsinternet, Kosten f\u00fcr die Aufstellung des Handelsservers. Hedgefonds nutzen in der Regel solche Dienste. Programme, die den Hochfrequenzhandel nutzen, ben\u00f6tigen eine Feinabstimmung, um \u00fcberhaupt mit dem Handel beginnen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

    Hochfrequenzhandel mit Kryptow\u00e4hrungen <\/strong><\/h3>\n

    HFT kann auch f\u00fcr Krypto-Handelsinstrumente genutzt werden. Die M\u00f6glichkeiten des Hochfrequenzhandels beim Kryptohandel sind identisch mit denen anderer Handelspl\u00e4tze. Es ist aber zu bedenken, dass die Volatilit\u00e4t von Kryptow\u00e4hrungen im Vergleich zu traditionellen Instrumenten h\u00f6her ist. Das schafft neue Chancen f\u00fcr den Handel und damit auch Risiken.\u00a0 Algorithmen zum Hochfrequenzhandel werden haupts\u00e4chlich f\u00fcr den kurzfristigen Handel und die Arbitrage auf dem Kryptomarkt eingesetzt. Derzeit gibt es nur wenige Informationen \u00fcber den Hochfrequenzhandel mit Kryptow\u00e4hrungen, was den Schluss zul\u00e4sst, dass sich dieses Segment gerade erst entwickelt. Unter den heutigen Bedingungen liegen die Erwartungen weit \u00fcber den Ergebnissen. Das liegt an den hohen Kosten f\u00fcr die Vorbereitung auf den Handel, individuelle Software und der geringen Zahl der Anbieter solcher Software. Die Gewinne sind gering, wenn es \u00fcberhaupt welche gibt. Es gibt viele Handelsm\u00f6glichkeiten, die dem Hochfrequenz-Kryptohandel im Preis-Leistungs-Verh\u00e4ltnis \u00fcberlegen sind.<\/p>\n

    Market Making und Arbitrage in verschiedenen Varianten werden am h\u00e4ufigsten bei der Anwendung von HFT eingesetzt. Im Laufe der Zeit nimmt die Zahl der Strategien und Handelssysteme zu, neue Entwicklungen werden gefunden, die nicht unbedingt publik werden sollen. Es gibt keine einheitliche Definition von positiven oder negativen Hochfrequenztransaktionen f\u00fcr den Markt. Einerseits sorgt der Hochfrequenzhandel f\u00fcr Liquidit\u00e4t, senkt die Handelskosten und h\u00e4lt die M\u00e4rkte stabil, andererseits schr\u00e4nkt der Hochfrequenzhandel die Gewinne ehrlicher Anleger ein.<\/p>\n

    \u00a0<\/strong>Was bedeutet Hochfrequenzhandel f\u00fcr einen einfachen H\u00e4ndler? <\/strong><\/h3>\n

    Es liegt auf der Hand, dass es ohne eine sehr starke finanzielle Unterst\u00fctzung nicht sinnvoll ist, damit zu beginnen. Ein Vergleich der Vor- und Nachteile dieser Handelsmethode legt nahe, dass sie von Stellen aus dem Kreis der Hedgefonds oder Gro\u00dfbanken angewandt werden kann. F\u00fcr den durchschnittlichen H\u00e4ndler erscheint diese Handelsmethode zun\u00e4chst zu kostspielig und unrentabel. Es gibt eine ausreichende Auswahl an Methoden, die an Handelspl\u00e4tzen mit deutlich geringeren Kosten f\u00fcr die Einrichtung und auch f\u00fcr die Wartung des Handelsprozesses genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

    Vergleichen wir den Hochfrequenzhandel mit dem Trend-Scalping. Der HFT-Handel erfordert Investitionen in Software, Handelsalgorithmen und die Installation eigener Server in der N\u00e4he des Rechenzentrums. Beim Trend-Scalping k\u00f6nnen Sie manuell handeln, Ihren Experten erstellen oder einen fertigen kaufen. Die Preise f\u00fcr den Erwerb eines fertigen Experten variieren zwischen hundert und zehntausend Dollar, je nach Erfolg des Algorithmus und der Marketingtaktik des Verk\u00e4ufers. Die N\u00e4he des Handelsroboters zum Handelsparkett ist nicht entscheidend – Sie k\u00f6nnen einen VPS-Server f\u00fcr f\u00fcnfzehn Dollar pro Monat w\u00e4hlen. Im ersten Fall sind die Kosten unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig h\u00f6her als im zweiten Fall.<\/p>\n

    Der Einsatz von HFT f\u00fcr Market-Maker bringt dem Inhaber dieser Art von Handel ein Einkommen in Form von Boni und Provisionen, die vom Gewinn beim Handel abh\u00e4ngen. Gleichzeitig tr\u00e4gt der H\u00e4ndler mit einem Roboter, der auf Trend-Scalping basiert, Verluste bei Kommissionen und Spreads. Unter diesem Gesichtspunkt bietet der Hochfrequenzhandel gewisse Vorteile. Die Verwendung von HFT erfordert gro\u00dfes Kapital im Handel, da der Gewinn aus einzelnen Transaktionen sehr gering ist und nur durch die Anzahl der Transaktionen und gro\u00dfe Handelsvolumina erreicht werden kann. F\u00fcr Trend-Scalping kann die Investition in eine Einzahlung f\u00fcr den Handel viel kleiner sein und als Ergebnis einen angemessenen Gewinn bringen. Man sollte die Vor- und Nachteile jeder Handelsmethode abw\u00e4gen. Die Entscheidung dar\u00fcber, was man f\u00fcr den Handel verwendet, bleibt nat\u00fcrlich jedem selbst \u00fcberlassen. Meiner Meinung nach sollte die Wahl f\u00fcr H\u00e4ndler ohne Hedgefonds oder Investmentbanken eindeutig auf eine weniger kostspielige Methode des Handels gerichtet sein.<\/p>\n

    Mit Unzul\u00e4nglichkeiten wie hohen Investitionen in der Vorhandels- und Handelsphase und langanhaltenden, verlustreichen Unterbrechungen geh\u00f6rt der Hochfrequenzhandel jedoch keineswegs der Vergangenheit an. Es ist logisch, dass Experten und Anleger, die diesen Handel nutzen, eine Zukunft im HFT sehen. Lassen Sie uns sehen, wohin die Entwicklung einer solchen Handelstechnologie f\u00fchren kann. Basierend auf den St\u00e4rken dieser Handelsmethode – der Entwicklung der Geschwindigkeit der verwendeten „Hardware“ – verschafft die Software allen einen Vorteil, die derzeit die fortschrittlichste Technologie nutzen. Nach den aktuellen Informationen zum HFT wird das System der Vorhersage von Kursver\u00e4nderungen auf Grundlage der Datenzentren derzeit noch nicht genutzt. Mit anderen Worten, am Ausgang des Servers vom Handelsparkett befinden sich Server von H\u00e4ndlern, die ihr Bestes tun, um vor allen anderen wertvolle Informationen zu erhalten und auf deren Grundlage Transaktionen auszuf\u00fchren. Jeder will vor dem anderen am Eingang zum Server des B\u00f6rsenparkett stehen. Das mag nur so aussehen, aber es gibt noch keine \u00f6ffentlichen Berichte \u00fcber eine solche Handelsmethode. Nat\u00fcrlich besteht die M\u00f6glichkeit, dass sich die eingehenden Informationen nicht auf die Kurse auswirken oder sogar das Gegenteil der erwarteten Bewegung zeigen. Doch diese Punkte sollten vom Handelssystem und den gewohnten Regeln zur Verm\u00f6gensverwaltung ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n

    Kurzfristige Prognosestrategie mit Hochfrequenzhandel<\/strong><\/h3>\n

    Auf diesem Weg kann eine Strategie f\u00fcr die unmittelbare Zukunft formuliert werden. Kurzfristige Prognosestrategie mit Hochfrequenzhandel. Der Kern des Algorithmus besteht darin, die von den Datenzentren der Handelsplattformen empfangenen Informationen abzufangen, sie mit k\u00fcnstlicher Intelligenz au\u00dferhalb der Handelsplattform zu verarbeiten und die Prognose der Notierungen an den Handelsserver zu \u00fcbermitteln. Der unbestreitbare Vorteil bei der Verwendung eines solchen Handelssystems besteht darin, dass der Zeitpunkt des Informationseingangs \u00fcber die Kursnotierungen von der Handelsplattform gleich Null sein kann oder sogar schon notiert ist, bevor sie von der Handelsplattform verarbeitet und ausgegeben werden. Im Wettlauf um die Geschwindigkeit bleibt ein solches System weit hinter dem Bestehenden zur\u00fcck und sitzt am Ausgang des B\u00f6rsenparketts. F\u00fcr den Hochfrequenzhandel ist Zeit ein entscheidender Faktor. Wenn also kurzfristige Prognosestrategien praktikabel werden, dann werden die derzeit Privilegierten und Wohlhabenden in den Hintergrund r\u00fccken. Vielleicht sogar weit zur\u00fcck, verdr\u00e4ngt durch fortschrittlichere Technologie. \u00dcberlegen Sie, was f\u00fcr eine kurzfristige Prognosestrategie aus technischer Sicht erforderlich ist.<\/p>\n

    Eingabe von Informationen zum Datum des Kaufzentrums, an dem Angebote erstellt werden. Kein langes Z\u00f6gern, bevor interessante Informationen auftauchen und in Angebote umgewandelt werden. F\u00fcr eine zuverl\u00e4ssigere Version des Handels ist es genug, Daten am Eingang zum Rechenzentrum auszulesen. Als Option kann bei denselben Quellen geordert werden, die auch der Handelsparkett nutzt. Die Aufgabe ist recht logisch und auf dem heutigen Stand der Technik gut durchf\u00fchrbar.<\/p>\n

    Einsatz von trainierter k\u00fcnstlicher Intelligenz zur kurzfristigen Vorhersage von Kursver\u00e4nderungen. Mit der Entwicklung der Technologie der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist diese Aufgabe durchaus m\u00f6glich geworden. Das Einzige, was noch bleibt, ist ein Training zum Verlauf, oder wie sich die eingehenden Informationen auf die \u00c4nderung von Kursen auswirken k\u00f6nnen. Dieser Schritt der Handelsstrategie wird einer der wichtigsten sein, so dass es sich nicht lohnt, daran zu sparen. Hier ist es besser, die Hauptinvestitionen in den Algorithmus zum Anlernen k\u00fcnstlicher Intelligenz zu konzentrieren, um ihn mit der besten „Hardware“ auszustatten. Im Allgemeinen braucht das „Gehirn“ des Handelssystems nichts – es wird die Rendite in Form von Gewinnen ausrechnen, die auf dem B\u00f6rsenparkett erzielt werden. Auch diese Aufgabe ist heute machbar.<\/p>\n

    Ein Handelsroboter, der an den Wochenendkursen auf dem B\u00f6rsenparkett arbeitet. Es ist viel Zeit vergangen und es gibt nicht viel Neues, was man sich einfallen lassen kann. Vielleicht lohnt es sich, k\u00fcnstliche Intelligenz mit Handelsrobotern f\u00fcr kurzfristige Prognosen zu kombinieren, um eine schnellere Variante des Handels umsetzen zu k\u00f6nnen. D.h. die Aufgaben der k\u00fcnstlichen Intelligenz zur Durchf\u00fchrung von Handelsgesch\u00e4ften auf dem Konto zu \u00fcbernehmen. Dieser Punkt sollte besser im Hinblick auf die Leistung des gesamten Systems betrachtet werden. Die beste Zeit wird vielleicht dann kommen, wenn die Funktionen zwischen k\u00fcnstlicher Intelligenz und dem Handelsroboter aufgeteilt werden. Diese Aufgabe wurde bereits in der Vergangenheit gel\u00f6st, es bleibt nur noch, sie durch den Zusatz einer Funktion mit k\u00fcnstlicher Intelligenz zu optimieren.<\/p>\n

    Infolgedessen stellt sich heraus, dass alle Probleme bereits auf der modernen Stufe der Technologieentwicklung gel\u00f6st werden k\u00f6nnen. Vielleicht hat sich jemand bereits entschieden, wirbt aber aus offensichtlichen Gr\u00fcnden nicht daf\u00fcr. Wir werden das Geld mit aufstrebenden Wettbewerbern teilen m\u00fcssen. Der Wettbewerb wird sich unweigerlich einstellen. Wie stark, h\u00e4ngt von dem in der Handelsstrategie verwendeten „Gehirn“ ab. Es ist kein Geheimnis, dass k\u00fcnstliche Intelligenz bei gleichem Input unterschiedliche Ergebnisse liefern kann, je nachdem, aus welchen Daten sie gelernt hat. Das Problem ist meistens, dass die k\u00fcnstliche Intelligenz zu viel oder zu wenig lernt. Das Unternehmen mit der genauesten Vorhersage der kurzfristigen Kursentwicklung wird den gr\u00f6\u00dften Gewinn erzielen.<\/p>\n

    Je nach den Endpreisen, die sich aus den eingehenden Daten ergeben, gibt es eine Diskrepanz. Zum Beispiel das so genannte „Dollar Smile“, das aus einem bestimmten unlogischen Verhalten der US-Dollarnotierungen gegen\u00fcber den eingehenden Wirtschaftsdaten besteht. Wenn sehr gute Daten eintreffen, steigt der Dollar logischerweise, wenn sehr schlechte Daten eintreffen, dann steigt der Dollar unlogischerweise. An dieser Stelle nutzt er seine Eigenschaft als „Sicherheitsw\u00e4hrung“ und „sicherer Hafen“. Bei Wirtschaftswerten zwischen diesen Extremen k\u00f6nnte die US-W\u00e4hrung gegen\u00fcber ihren Konkurrenten fallen. Die Erkl\u00e4rung f\u00fcr dieses Verhalten ist in der Regel, dass das Interesse der Anleger am Risiko in solchen Momenten erwacht. Derartige Behauptungen m\u00f6gen zwar zu Recht kritisiert werden, aber es bleibt die Tatsache, dass ein „Dollar Smile“ existiert und dieser bei sehr schlechten Wirtschaftsdaten der US-Wirtschaft w\u00e4chst.<\/p>\n

    Je genauer die k\u00fcnstliche Intelligenz in einer kurzfristigen Handelsstrategie das Verhalten von Kursen vorhersagt, desto gr\u00f6\u00dfer ist der Gewinn, den der Besitzer einer solchen Strategie erzielen kann. Die direkte Abh\u00e4ngigkeit eines solchen Algorithmus von den Eigenschaften der verwendeten KI steht au\u00dfer Frage. Das Hinzuf\u00fcgen von k\u00fcnstlicher Intelligenz zu den bestehenden Algorithmen im Hochfrequenzhandel wird die ohnehin schon sehr hohen Kosten nicht mehr wesentlich erh\u00f6hen. Die wirtschaftlichen Auswirkungen k\u00f6nnten jedoch gr\u00f6\u00dfer sein als erwartet und die derzeitige Stagnation der HFT-Technologie weicht dann raschen Fortschritten bei der k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n

    Die Zeit ist reif f\u00fcr die Entwicklung von Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Ihr Wirkungsbereich wird st\u00e4ndig gepr\u00fcft und erweitert. Neben dem Finanzsektor hat sich diese Technologie in fast alle Bereiche des t\u00e4glichen Lebens ausgebreitet und bleibt dort, um neue Nischen zu besetzen oder veraltete Technologien zu verdr\u00e4ngen. Beim Handel gibt es da keine Ausnahme. Der erste Einsatz von KI im Handel war nicht so erfolgreich, dass man sagen k\u00f6nnte: „Wie konnten wir nur ohne sie leben?“ Das kann auf Probleme mit der k\u00fcnstlichen Intelligenz selbst zur\u00fcckzuf\u00fchren sein, z. B. auf \u00dcber- oder Untertraining. Wie immer liegt die optimale goldene Mitte zwischen solchen Extremen. Sie muss gefunden werden und auf Grundlage historischer Daten die genauesten Prognosen f\u00fcr die Zukunft liefern k\u00f6nnen. Zumindest im Hochfrequenzhandel – wo die Intervalle in Millisekunden berechnet werden. Eine der gr\u00f6\u00dften Auff\u00e4lligkeiten der k\u00fcnstlichen Intelligenz verschiedener Entwickler sind unterschiedliche Ergebnisse bei gleicher Eingabe. Das ist v\u00f6llig normal. Auf dem Markt haben die verschiedenen KI ein Recht auf Existenz, mit verschiedenen Algorithmen, von verschiedenen Entwicklern, die dem Handel schlussendlich das maximale positive Ergebnis mit minimalen Slips bei Einzahlungen bringen. Alle Unternehmen, die den Hochfrequenzhandel nutzen, werden zu diesem Schluss kommen. Je fr\u00fcher das passiert, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie in der Rolle der Nachz\u00fcgler bleiben. Diese Option ist aber eindeutig nicht f\u00fcr Akteure geeignet, die sich auf die HFT-Technologie konzentrieren.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Der Hochfrequenzhandel (HFT – High-Frequency Trading) wurde erstmals 1989 f\u00fcr den Handel auf den Finanzm\u00e4rkten eingesetzt. Der Hauptvorteil dieser Handelsmethode liegt in der Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung. Es ist kein Geheimnis, dass ein Computerprozessor diese Aufgabe in einigen F\u00e4llen viel schneller erledigen kann als ein Mensch. Nicht alle Bereiche des Prozessors \u00fcbertreffen das menschliche Gehirn, doch beim Handel ist das in den meisten F\u00e4llen so. 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