Wie verdient man Geld im Hochfrequenzhandel?

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Vorwort

1. Einführung

2. Hintergrundinformationen
2.1. Definition algorithmischer Handel (AH)
2.2. Definition Hochfrequenzhandel (HFH) und Abgrenzung zum AH

3. Wirtschaftlichkeit des Hochfrequenzhandels
3.1. Voraussetzungen des Hochfrequenzhandels
3.2. Kosten des Hochfrequenzhandels
3.3. Risiken des Hochfrequenzhandels

4. Strategien der Hochfrequenzhändler
4. 1. Electronic Liquidity Provision
4.2. Market Arbitrage
4.3. Liquidity Detection
4.4. Andere Strategien der Hochfrequenzhändler

5. Regulatorische Aspekte im Hochfrequenzhandel

6. Fazit

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Beispiel Handelsstrategie - Algorithmischer Handel Abbildung 2: Abgrenzung AH & HFH

Abbildung 3: Strategien der HFH

Abbildung 4: Algorithmus – Spread Capturing

Abbildung 5: Beispiel Nonfarm Payrolls am DAX vom 04.03.2013 um 14:30 Uhr

Abbildung 6: HFH überschütten den Markt mit Quotes Abbildung 7: Beispiel Flash-Order

Vorwort

Diese Arbeit befasst sich mit dem Thema Hochfrequenzhandel und will aufzeigen, auf welche Art und Weise der Hochfrequenzhandel Geld verdient. Zuerst soll kurz auf die Entstehung des Hochfrequenzhandels eingegangen werden, bevor dann seine Stellung als Unterform des Algorithmischen Handels näher erklärt und voneinander abgrenzt werden (2.1 u. 2.2). In Kapitel 3 steht die Wirtschaftlichkeit des Hochfrequenzhandels im Mittelpunkt. Diese Darstellung beinhaltet die Voraussetzungen (3.1) sowie die Kosten zur Umsetzung und Implementierung der Hochfrequenzhandelsstrategien und die damit verbundenen Risiken (3.2 u. 3.3). Den größten Teil der Arbeit umfasst das Kapitel 4, das sich ausgiebig mit den verschiedenen Strategien des Hochfrequenzhandels auseinandersetzt. Anschließend befasst sich die Arbeit kurz mit den wichtigsten Aspekten der Regulierung (Kapitel 5). Zum Schluss wird erläutert, welche beiden Strategien sowohl für eine einzelne Aktie als auch für einen gesamten Index die „besten“ sind und warum das so ist. Dabei steht die Profitabilität nicht direkt im Vordergrund, sondern vielmehr die Anwendbarkeit und die zukünftigen Aussichten der jeweiligen Strategie, auch unter Berücksichtigung zukünftiger regulatorischer Aspekte (Kapitel 6).

1. Einführung

Der Hochfrequenzhandel ist ein relativ neues Thema, das wegen seiner Auswirkungen in den letzten Jahren immer häufiger in den Medien für Aufmerksamkeit gesorgt hat. Die meisten Nichtfachleute dürften das erste Mal im Jahr 2009 auf das Thema Hochfrequenzhandel aufmerksam geworden sein, als in einem Blog ein Artikel über den enormen Gewinn, den die Investmentbank Goldman Sachs allein durch den Hochfrequenzhandel generierte, berichtet worden war (Durden 2009). Spätestens mit dem Flash-Crash am 6. Mai 2010, an dem der Dow-Jones innerhalb von 6 Minuten rund 6 % verlor und sich kurze Zeit später wieder erholen konnte, war der Hochfrequenzhandel auch den restlichen Nichtfachleuten bekannt. Der Flash-Crash sorgte für viel Gesprächsstoff und Diskussionen rund um den Hochfrequenzhandel. Viele Experten machen den Hochfrequenzhandel für den Crash verantwortlich, auch wenn in diversen Studien aufgezeigt werden konnte, dass nicht der

Hochfrequenzhandel der Auslöser war, sondern eine Fondsgesellschaft die zum Zwecke der Absicherung 75.000 E-Mini Kontrakte^[1], die einen Gegenwert von rund 4,1 Milliarden US-$ hatten, verkaufte. (Report of the staffs of the CFTC and SEC, 30. September 2010, S.17).

Die Zahl der Hochfrequenzhändler und das damit verbundene Handelsvolumen, das allein auf die Hochfrequenzhändler zurückzuführen ist, nehmen jährlich zu. Das lässt sich daran erkennen, dass die Hochfrequenzhändler 2011 für rund 55 % der Handelsvolumen an den US- Börsen verantwortlich waren. Andere Quellen gehen sogar von einem Handelsvolumen von 70 % aus (Patterson & Eaglesham 2012). In Europa beträgt der Anteil der Hochfrequenzhändler rund 45 % (Sybase 2012, S. 1).

Trotz der hohen Handelsaktivitäten der Hochfrequenzhändler sowie zahlreicher Schlagzeilen und Debatten in der Politik bezüglich der als notwendig erachteten Regulierung des Hochfrequenzhandels ist insgesamt noch sehr wenig Präzises über das Thema bekannt. Das liegt zum Teil daran, dass die Unternehmen, die mit Hilfe des Hochfrequenzhandels enorme Gewinne erwirtschaften, kaum Informationen preisgeben, um ihren Wettbewerbsvorteil erhalten zu können, der nun einmal aus komplizierten Handelsalgorithmen, gepaart mit enormer Geschwindigkeit, besteht (Friederich & Payne 2011). Dieses Wissen soll vor fremder Einsicht geschützt werden.

Des Weiteren gibt es kaum Literatur und wenige empirische Studien, die sich ausgiebig mit dem Thema Hochfrequenzhandel befassen, auch wenn die Anzahl an Literaturbeiträgen in den letzten Jahren stark zugenommen hat (Gomber et al. 2011, S. 13).

Auch wenn es viele unterschiedliche Meinungen und Haltungen zum Hochfrequenzhandel gibt, so sind sich doch alle Betrachter einig, dass er eine hohe Profitabilität aufweist. So hat allein Dr. Jim Simon^[2] im Jahr 2008, in dem 70 % der Handelshäuser Verluste ausweisen mussten, 2,5 Milliarden US-$ mit seinen Hedgefonds verdient. Er gilt als einer der Pioniere des Hochfrequenzhandels (Aldrige 2009, S. 1).

Um einen fundierten Einblick in den Hochfrequenzhandel zu geben, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit näher mit dessen Arbeitsweise und zeigt auch auf, mit Hilfe welcher Strategien solche enormen Profite möglich sind. Das Thema lautet somit: Wie verdient man Geld im Hochfrequenzhandel? Auch wenn es bezüglich der Gewinne keine eindeutigen Angaben gibt, ist bekannt und allgemein akzeptiert, dass der Hochfrequenzhandel sehr profitabel ist. Trotz der hohen Profitabilität wird der Hochfrequenzhandel nicht von jedermann in breitem Umfang angewandt, da er enorme Investitionen und vor allem enormes Know-how

erfordert. Auf die nötigen Investitionen und auch das erforderliche Know- how wird in dieser Arbeit näher eingegangen. Die Ausarbeitung zeigt einerseits, dass der überwiegende Teil der Hochfrequenzhändler mit ähnlichen Strategien arbeitet und dass es immer stärker von der Geschwindigkeit abhängt, mit der der Handel betrieben wird, wer schlussendlich am profitabelsten ist. Trotz verschiedener Strategien, die zur Anwendung kommen, sind es letztendlich zwei spezifische Strategien, die den Hochfrequenzhändlern die größten Gewinne einbringen und die trotz der geplanten regulatorischen Eingriffe weiterhin gewinnbringend zur Anwendung kommen werden.

2. Hintergrundinformationen

2.1. Definition algorithmischer Handel (AH)

Die Geschwindigkeit der Kommunikation und der Datenverarbeitung wurde in der Geschichte der Finanzmärkte kontinuierlich erhöht. Wurden die Order früher noch persönlich oder per Telegraph aufgegeben, was im Gegensatz zu heute viel Zeit in Anspruch genommen hat und relativ fehleranfällig war, änderte sich dies Mitte der 1970er-Jahre, als die Finanzmärkte mit dem Einsatz von Computern begannen. Die erste Börse, die den elektronischen Handel anbot, war die

NASDAQ.^[3] Deswegen wurden auch der früheren Abkürzung NASD die beiden

Buchstaben AQ, die für Automated Quotation stehen, hinzugefügt. In den 1980er- Jahren wurden die ersten neuen Trading-Strategien, auch als Program Trading bezeichnet, entwickelt. Diese nutzten vorwiegend die Methode der Index- Arbitrage, d. h. die Strategie besteht darin den Aktienindex-Future^[4] zu kaufen (oder zu verkaufen) und gleichzeitig die entsprechenden Aktien zu verkaufen (oder zu kaufen) und sich so die Kursdifferenz zwischen dem Kassa-Index^[5] und dem „fairen“ Stand des abweichenden Index-Futures Kurses zunutze zu machen (McGowan 2010, S. 5). Mit der weiteren Ausbreitung der Computer und des Internets wurde dann entsprechend der Börsenhandel auch immer weiter automatisiert.

Da der Hochfrequenzhandel ein Teilbereich des algorithmischen Handels ist, soll zunächst der algorithmische Handel definiert werden, um ihn dann vom Hochfrequenzhandel abzugrenzen.

Der algorithmische Handel ist definiert als „die Nutzung von Computer- Algorithmen, um automatische Trading-Entscheidungen zu treffen, Orders^[6] zu

übermitteln oder die Orders nach Eingabe zu managen“ (Hendershott & Riordan 2011, S. 2).

Sowohl der Hochfrequenzhandel als auch der algorithmischer Handel nutzen die Technologie dazu, um automatisiert Entscheidungen zu treffen und Orders zu platzieren. Jedoch ergeben sich Unterschiede beim Anlagehorizont. Der Anlagehorizont kann von wenigen Sekunden bis zu Jahren reichen. Hochfrequenzhändler neigen dazu, Positionen nur für extrem kurze Zeit und in der Regel auch keine Positionen über Nacht zu halten. Im algorithmischen Handel kommen dementsprechend längere Fristen vor sowie das Halten von Positionen über Nacht. Aufgrund der prinzipiellen Ähnlichkeiten wird der Hochfrequenzhandel als eine Teilmenge des algorithmischen Handels angesehen (Brogaard 2010, S. 5).

Täglich wird der algorithmische Handel beispielsweise von Brokern genutzt, um größere Orders von institutionellen Investoren, wie z. B. Fondsgesellschaften oder Banken, in mehrere kleine Orders zu splitten (auch Block Trades genannt). So wird z. B. eine größere Order von 10.000 Aktien in 100 Blöcke à 100 Aktien aufgeteilt.

Diese Art der Auftragsabwicklung lässt sich mit Hilfe verschiedener Möglichkeiten am Markt umsetzen. Die erste Möglichkeit besteht darin, einen Algorithmus einzusetzen, der z. B. durchgehend 1 % des aktuellen Marktvolumens handelt, bis das komplette Ordervolumen erreicht wurde. Eine andere Möglichkeit ist es, die Order nicht abhängig vom aktuellen Marktvolumen, sondern mit Hilfe des Time Weighted Average Price (TWAP) zu platzieren. Das bedeutet, dass die Order auch hier in kleinere Blöcke aufgeteilt wird, die dann in gleichen Zeitabständen am Markt platziert werden. Neben dem TWAP gibt es noch den VWAP, den Volume Weighted Average Price. Hier versuchen die Aufträge die Blöcke so zu platzieren, dass sie zu einem möglichst besseren Preis als der volumengewichtete Durchschnittspreis ausgeführt werden. Die Händler erreichen dies dadurch, indem sie versuchen mögliche negative Kursbewegungen während des Ausführungsprozesses zu berücksichtigen (Almgren 2009, S. 4, 7, 13 u. 17).

Neben der Abwicklung der Kundenaufträge wird der algorithmische Handel natürlich auch für die Abwicklung der eigenen Aufträge (Eigenhandel) angewandt. Der Algorithmische Handel nutzt verschiedene Strategien. Zum einen

kann der Computer mit entsprechender Software eingesetzt werden, um automatisch Nachrichten auszuwerten und dementsprechend zu handeln, z. B. werden bei dem Wort Naturkatastrophe automatisch Aktien von Versicherungen verkauft etc. Weitere Strategien scannen oft den Markt nach vorher festgelegten Kriterien und eröffnen automatisch eine Position, sobald das Kriterium zutrifft. Das können fundamentale Daten wie verschiedene Kennzahlen oder auch bestimmte Chartmuster wie Trendausbrüche etc. sein.

Eine einfache Strategie auf Basis der Charttechnik könnte z. B. so aussehen: Abbildung 1: Beispiel Handelsstrategie - Algorithmischer Handel

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Der Algorithmus^[7] würde also folgendermaßen funktionieren:

1. Long,^[8] wenn der Kurs auf 15-Minutenbasis einmal unter den unteren Bollinger Bands^[9] (BB) war (siehe A in Grafik) und dann den Abwärtstrend^[10] bricht.
2. Einstieg, wenn nach dem Bruch die Folgekerze oberhalb des Trendbruchs verbleibt (siehe B in Grafik). Also Einstieg nach Ablauf von B, sodass der Einstieg am Anfang der großen grünen Kerze erfolgen würde.
3. Stop-Loss-Kurs^[11] ist 0,25 % unter dem Low von Kerze A.
4. Stop-Loss-Kurs wird stufenweise nachgezogen: Wenn der Kurs die mittlere BB erreicht, dann nachziehen auf den Kaufkurs; wenn der Kurs über die obere BB läuft, dann auf 70 % der BB (wenn man die untere BB als 0 % festlegt, die mittlere als 50 % und die obere BB als 100 %).
5. Die BB sind wie folgt eingestellt: 20 Tage und Distanz 2,0 – also die Standardeinstellung.

2.2. Definition Hochfrequenzhandel (HFH) und Abgrenzung zum AH

Obwohl schon häufig in der Presse und in den Medien über den Hochfrequenzhandel berichtet worden ist und auch in den letzten Jahren die Literatur zu dem Thema Hochfrequenzhandel immer mehr zugenommen hat, gibt es bis heute noch keine einheitlich akzeptierte Definition.

Deshalb beziehen sich Wissenschaftler oft gegenseitig aufeinander und nutzen ähnliche Definitionen, um einheitlich zu bleiben (Gomber et al. 2011, S. 13).

Um die Einheitlichkeit in dieser Arbeit zu wahren, beziehen wir uns wie auch schon bei der Definition des Algorithmischen Handels sowie der Definition des Hochfrequenzhandels auf Brogaard (2010). Dieser definiert den Hochfrequenzhandel als eine Anlagestrategie, die beim sehr schnellen Kauf und Verkauf von Finanzinstrumenten durch Computer-Algorithmen genutzt wird und die nur für einen sehr kurzen Zeitraum (Sekunden bis Mikrosekunden) gehalten werden. Hochfrequenzhandelsfirmen sind definiert als Firmen, welche Eigenhandel mit Hochfrequenzhandel betreiben und in der Regel keine Positionen über Nacht halten (Brogaard, 2010, S. 4 u. 5).

Die meisten Hochfrequenzhändler erzielen ihre Gewinne durch viele kleine Gewinne aus kurzfristigen Preisschwankungen von Finanzinstrumenten. Sie versuchen verschiedene Ineffizienzen im Markt ausfindig zu machen und davon zu profitieren, wie es z. B. bei kurzfristigen Fehlbewertungen einzelner Finanzinstrumente der Fall sein kann. Da diese Ineffizienten meistens nur für äußerst kurze Zeiträume am Markt existieren, ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Hochfrequenzhändler enorm wichtig.

Andere Hochfrequenzhändler sind im Bereich des Market Making aktiv. Die SEC (U. S. Securities and Exchange Commission) definiert Market Making als einen Börsenmakler, der bereit ist fortlaufend ein Finanzinstrument anzukaufen und zu

verkaufen, indem er kontinuierlich Geld- und Briefkurse^[12] stellt. Somit sorgt er für Liquidität^[13] und gleicht temporäre Unsicherheiten zwischen Angebot und Nachfrage aus. Dies wird oft zum eigenen Vorteil vollzogen, da die Börsenmakler

für ihr Handeln einen Nachlass von der Börse auf die zu entrichtenden Handelsgebühren erhalten.

Da die Gewinne aus einem Trade in der Regel meistens nur ein paar Cent oder auch weniger betragen, führen die Hochfrequenzhändler Tausende von Trades täglich durch, um einen ordentlichen Gewinn zu erzielen (McGowan 2010, S. 8). Dies begründet auch, warum das Volumen der Hochfrequenzhändler so enorm ist. Das große Handelsvolumen ist insofern ein weiteres wichtiges Merkmal der Hochfrequenzhändler. Weitere Merkmale sind die Abhängigkeit von der geringen Latenz, die relativ kurze „Haltbarkeit“ der Algorithmen und die Teilnahme an mehreren Handelsplätzen (Lati 2009). Auf diese Aspekte wird im Kapitel 3.1 noch einmal näher eingegangen.

Die Latenzzeit ist die Übertragungsdauer, die benötigt wird, um eine Order an die Börse zu übermitteln bzw. Informationen von der Börse zu erhalten. Da wie schon angesprochen die Geschwindigkeit, mit der dies abläuft, die Basis für den Hochfrequenzhandel bildet, ist auch eine geringe Latenz erforderlich, um eine möglichst schnelle Ausführung der Geschäfte zu gewährleisten.

Das folgende Schaubild dient dazu, noch einmal den Hochfrequenzhandel vom Algorithmischen Handel abzugrenzen und Gemeinsamkeiten aufzuzeigen.

[...]

^[1] Ein Terminkontrakt ist ein Übereinkommen zwischen zwei anonymen Marktteilnehmern, einem Verkäufer und einem Käufer. Dabei verpflichtet sich der Verkäufer, eine standardisierte Menge eines bestimmten Finanzinstrumentes (oder einer Ware) zu einem bestimmten Preis und einem festgelegten zukünftigen Zeitpunkt zu liefern. Auf der anderen Seite verpflichtet sich der Käufer, die dem Kontrakt zugrunde liegende Ware per Liefertermin abzunehmen (http://www.boerse.de/grundlagen/eurex/Was-ist-ein-Futures-Kontrakt%7C6).

^[2] James „Jim“ Harris Simons ist ein US-amerikanischer Mathematiker, Milliardär und Hedgefonds-Manager und Günder der Investmentgesellschaft Renaissance Technologies (http://en.wikipedia.org/wiki/James_Harris_Simons).

^[3] Die Technologiebörse NASDAQ ist eine elektronische Börse, an der viele amerikanische Aktiengesellschaften gelistet sind (http://www.finanzen.net/index/Nasdaq_Composite).

^[4] Ein Aktienindex-Future ist ein Terminkontrakt, dem die durchschnittliche gewichtete Veränderung einer Anzahl ausgewählter Aktien, das heißt: eines Indizes, zugrunde liegt (http://www.polscheit.de/futures-preisbildung.shtml).

^[5] Der Kassamarkt ist ein Teilmarkt einer Börse, bei der die Abwicklung eines Geschäfts(Lieferung, Abnahme, Bezahlung) unmittelbar nach Abschluss des Geschäfts stattfinden muss. In Deutschland beträgt dieser Zeitraum 2 Tage. Damit wird ermöglicht, die notwendigen Formalitäten abzuwickeln. Als Kassageschäft wird dabei der Vertragsabschluss über den Kauf oder Verkauf von Wertpapieren, Finanzinstrumenten, Devisen oder Waren bezeichnet. Erfolgt die Abwicklung erst zu einem späteren Zeitpunkt, spricht man von einem Termingeschäft (http://finance.wiwi.tu-dresden.de/Wiki-fi/index.php/Kassamarkt).

^[6] Eine Order, auch Wertpapierorder , ist der Auftrag zum Kauf oder Verkauf einer bestimmten Menge von Wertpapieren (http://www.boersennews.de/lexikon/begriff/order/1908).

^[7] Ein Algorithmus ist eine Verarbeitungsvorschrift, die so präzise ist, dass sie von einem mechanisch oder elektronisch arbeitenden Gerät ausgeführt werden kann (http://www- lehre.img.bio.uni-goettingen.de/edv/Einf_Inf/gl_inf.htm#Algorithmen).

^[8] Bezeichnet eine Kaufposition eines Marktteilnehmers in einem Kassainstrument, einem Optionskontrakt oder einem Terminkontrakt. Gegenteil: Short-Position (http://www.wirtschaftslexikon24.com/d/long-position/long-position.htm).

^[9] Bollinger Bands sind ein von John Bollinger entwickelter Indikator der Chartanalyse, der auf Trendveränderungen hinweisen soll (http://boersenlexikon.faz.net/bollinge.htm).

^[10] Ein Trend liegt vor, wenn sich der Kurs eines Wertpapiers auch unter Schwankungen tendenziell in eine bestimmte Richtung entwickelt. Dementsprechend gibt es Aufwärts-, Abwärts- oder Seitwärtstrends. Aufwärtstrends weisen aufsteigende Tiefpunkte aus, Abwärtstrends dagegen absteigende Hochpunkte. Des Weiteren lassen sich Trends in kurz-, mittel- und langfristig kategorisieren (http://www.boerse.de/boersenlexikon/Trend).

^[11] Art eines Verkaufsauftrags, der automatisch an die Börse gegeben wird, wenn ein bestimmter Wertpapierkurs erreicht beziehungsweise unterschritten wird (http://boersenlexikon.faz.net/stoploss.htm).

^[12] Der Briefkurs bezeichnet zum einen den Verkaufs- oder Angebotskurs von Wertpapieren und Devisen. Zum anderen gibt er im Börsenhandel den Kurs an, zu dem zwar Angebot ein vorliegt, aber keine Nachfrage besteht. Gegensatz: Geldkurs (http://www.wirtschaftslexikon24.com/d/briefkurs/briefkurs.htm).

^[13] Liquidität beschreibt die Verfügbarkeit eines Wertpapiers (http://www.boerse- frankfurt.de/de/wissen/ablauf+des+handels/stichwort+liquiditaet).