Die Anleger trauten ihren Augen nicht als sie am 6. Mai 2010 dabei zusehen mussten wie der Dow Jones innerhalb von fünf Minuten um 573 Punkte einbrach um sich kurz darauf wieder vollständig zu erholen. Experten waren sich nach diesem sogenannten Flashcrash einig: Schuldig für diesen Kurseinbruch waren vollautomatisierte Verkaufsprogramme. Schon länger warnen sie, dass der computergesteuerte Börsenhandel (Algorithmic Trading) erhebliche Gefahren für die Stabilität der Börsen und womöglich auch für das weltweite Finanzsystem birgt. Bereits 1987 als der Dow Jones an einem Montag um 23% einbrach, machten viele Händler und Finanzprofis die zunehmende Automatisierung des Wertpapierhandels dafür verantwortlich. Damals wie auch heute konnte nicht endgültig geklärt werden wer oder was den Kurseinbruch tatsächlich aus-gelöst hat. Unumstritten ist jedoch, dass das Algorithmic Trading, also im weitesten Sinne die Automatisierung von Handelsprozessen, einen bedeutenden Einfluss auf die Börsen und den weltweiten Wertpapierhandel hat. Laut der Deutschen Börse macht der automatisierte Wertpapierhandel mittlerweile 45% am Gesamtumsatz der Xetra aus. Eine durchaus beträchtliche Zahl, die die Frage aufkommen lässt was Algorithmic Trading überhaupt ist und welche Auswirkungen der Computerhandel auf die Marktteilnehmer und den Markt an sich hat.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Definition von Algorithmic Trading
- 3 Prozesse des Algorithmic Tradings
- 3.1 Buy-Side
- 3.2 Sell-Side
- 4 Buy-Side Algorithmic Trading
- 4.1 Technische Umsetzung
- 4.2 Prozesse innerhalb des Buy-Side Algorithmic Tradings
- 4.3 Handelsstrategien
- 4.3.1 Technische Analyse
- 4.3.2 Fundamentale Analyse
- 4.3.3 Statistische Arbitrage
- 4.4 Zusammenfassung
- 5 Sell-Side Algorithmic Trading
- 5.1 Orderformulierung
- 5.1.1 Benchmarkbestimmug
- 5.1.2 Auswahl des Ordertyps
- 5.2 Orderweiterleitung
- 5.2.1 Handelsstrategien
- 5.2.1.1 Benchmark nahe Strategien
- 5.1.1.2 liquiditätssuchende Strategien
- 5.2.2 Automatische Weiterleitung
- 6 Nutzen vs. Probleme
- 6.1 Nutzen
- 6.2 Nachteile
- 6.3 Auswirkungen auf Volatilität und Liquidität
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit dem Algorithmic Trading, einem viel diskutierten Thema in der Finanzwelt. Die Arbeit zielt darauf ab, das Algorithmic Trading zu definieren, seine Prozesse und Handelsstrategien zu analysieren und die Auswirkungen auf Volatilität und Liquidität zu untersuchen. Dabei wird insbesondere die Frage beleuchtet, ob Algorithmic Trading mehr Chancen oder Risiken für das Finanzsystem birgt.
- Definition und Abgrenzung des Algorithmic Trading
- Prozesse und Strategien des Algorithmic Trading
- Unterschiede zwischen Buy-Side und Sell-Side Algorithmic Trading
- Vorteile und Nachteile des Algorithmic Trading
- Auswirkungen auf Marktvolatilität und Liquidität
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung: Die Einleitung stellt den Kontext des Algorithmic Trading vor, indem sie auf den Flashcrash 2010 und die Bedeutung des automatisierten Wertpapierhandels für die Finanzmärkte eingeht. Sie erläutert die Zielsetzung der Arbeit und gibt einen Überblick über den Aufbau.
- Kapitel 2: Definition von Algorithmic Trading: Dieses Kapitel bietet verschiedene Definitionen von Algorithmic Trading aus unterschiedlichen Perspektiven, darunter die wissenschaftliche Definition, die Definition der Deutschen Börse und die Unterscheidung zwischen Ordererzeugung und Orderausführung.
- Kapitel 3: Prozesse des Algorithmic Tradings: Dieses Kapitel differenziert das Algorithmic Trading in Buy-Side Algorithmic Trading und Sell-Side Algorithmic Trading und gibt einen ersten Einblick in die Prozesse beider Seiten.
- Kapitel 4: Buy-Side Algorithmic Trading: Dieses Kapitel geht detailliert auf die technischen Prozesse und Handelsstrategien im Buy-Side Algorithmic Trading ein. Es beschreibt verschiedene Ansätze wie die Technische Analyse, Fundamentale Analyse und Statistische Arbitrage.
- Kapitel 5: Sell-Side Algorithmic Trading: Dieses Kapitel behandelt die Prozesse und Handelsstrategien des Sell-Side Algorithmic Trading, konzentriert sich auf die Orderformulierung, Orderweiterleitung und die Anwendung verschiedener Strategien.
- Kapitel 6: Nutzen vs. Probleme: Dieses Kapitel analysiert die Vor- und Nachteile des Algorithmic Trading und untersucht die Auswirkungen auf Volatilität und Liquidität.
Schlüsselwörter
Algorithmic Trading, High Frequency Trading, Flash Trading, Buy-Side, Sell-Side, Handelsstrategien, Technische Analyse, Fundamentale Analyse, Statistische Arbitrage, Volatilität, Liquidität, Finanzsystem.
- Citar trabajo
- Nicolas Knecht (Autor), 2011, Algorithmic Trading - Fluch oder Segen?, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/182911
