Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Einführung und Problemstellung
1.2 Aufbau und Zielsetzung der Arbeit
2 Möglichkeit der Preis- bzw. Kursbeeinflussung am Aktienmarkt
2.1 Price Discovery
2.2 Ausgewählte Handelsstrategien im Bereich der Kursbeeinflussung
2.2.1 kurs- und preismanipulative Strategien
2.2.2 weitere Formen der Kursbeeinflussung
2.3 Untersuchung auf Volatilität und Kursdifferenzen
2.3.1 Modellaufbau und -annahmen
2.3.2 Modellergebnis und -interpretation
3 Regulatorische Betrachtung des High Frequency Trading in Deutschland
4 Fazit
Anhang
Literaturverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Schema eines Handelsgeschäftes
Abbildung 2: Quote Stuffing
Abbildung 3: Tagesunterschiede DAX (historisch)
1 Einleitung
1.1 Einführung und Problemstellung
„Zeit ist Geld“ - dieses berühmte Zitat von Benjamin Franklin wird von den High Fre- quency Tradern umgesetzt. High Frequency Trading (HFT) ist eine Handelstechnik, bei der die Wertpapiertransaktionen, wie zum Beispiel Aktien, Devisen oder Derivate, durch Hochleistungscomputer in sehr hoher Geschwindigkeit gehandelt werden.1 Die moderne Handelstechnik hat sich in der jüngeren Vergangenheit an den Finanzmärk- ten entwickelt und etabliert. HFT umfasst die Marktanalyse, Entscheidungsfindung und Handelsausführung (Order) innerhalb von Millisekunden. Charakteristisch für dieses Tra- dingverfahren ist es, Wertpapierpositionen nicht über Nacht zu halten, sondern innerhalb kürzester Zeit zu kaufen bzw. verkaufen und hierdurch minimalste Gewinne je Order zu realisieren. Diese Berechnungen und deren Abwicklung erfolgen über einen Algorithmus, weshalb HFT als Untergruppe des Algorithmic Trading (AT) bezeichnet wird.2 Hieran ist bereits erkenntlich, dass HFT aufgrund der Komplexität in der Regel professionellen An- legern, wie beispielsweise Investmentbanken oder Hedgefonds vorbehalten ist, da ein entsprechendes Know-How sowohl aus technischer Sicht, als auch im persönlichen Be- reich notwendig ist.3
HFT übernimmt bereits heute einen Großteil des Handelsvolumens an den europäischen Börsen ein. Angesichts der stark polarisierenden Meinungsverschiedenheiten über die Rolle der neumodernen Handelstechnik sowie diverser Ereignisse wie der „Flash Crash“ aus dem Jahre 2010, steht die Frage nach dem Einfluss auf die Funktionsweise der Markt- mechanismen im Vordergrund. Neben den Beiträgen zur Erhöhung der Liquidität sowie Verbesserung der Preisqualität an Märkten gehen aber auch gewissen Risiken einher, welche durch Sicherheitsmaßnahmen reguliert werden sollen. Verstärkte Volatilität, Markt- bzw. Kursmanipulationen oder technische Fehlsteuerungen werden als negative Beispiele aufgeführt. HFT bietet dabei unterschiedliche Facetten und wird in unterschied- lichsten Anwendungsbereichen vorgefunden. Vor diesem Hintergrund sollte dabei die je- weilige Strategie des HFT beurteilt werden und keine allgemeine Aussage getroffen wer- den, da es kein allgemeines HFT gibt, sondern verschiedene Aktivitäten vorherrschen.4
1.2 Aufbau und Zielsetzung der Arbeit
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Einfluss der verschiedenen Aktivitäten und Stra- tegien auf die Preisfindung an den Märkten sowie die Kursentwicklung darzustellen. Dar- über hinaus werden die daraus resultierenden Problematiken beschrieben. Dazu sollen sowohl die kursmanipulierenden Strategien sowie die Regulierungsmaßnahmen vorge- stellt werden.
Die Seminararbeit untergliedert sich in vier Kapitel. Zur Hinführung wird mit einer Ein- führung und der Problemstellung begonnen. Das Kapitel zwei erläutert die ausgewählten Strategien und untersucht die Auswirkungen auf die Preisfindung bzw. Kursmanipula- tion. Das darauffolgende Kapitel drei geht auf die verschiedenen Regulierungsmaßnah- men ein. Im abschließenden Kapitel vier wird eine Zusammenfassung gegeben und Schlussfolgerungen gezogen.
2 Möglichkeit der Preis- bzw. Kursbeeinflussung am Aktienmarkt
Zur Heranführung an das Themengebiet der Möglichkeit der Kursbeeinflussung durch verschiedene Handelsstrategien findet eine Darstellung der Preisfindung (Price Discovery) am Aktienmarkt statt. Anschließend können im weiteren Verlauf die Handelsstrategien erläutert werden.
Durch Anwendung einer Modellannahme wird unter Berücksichtigung der Daten vom Deutschen Aktienindex (DAX) eine Untersuchung der möglichen Kursdifferenzen mit dazugehörigen Zusammenhängen vorgenommen.
2.1 Price Discovery
Um die Funktionsweise des HFT zu verstehen, muss zunächst die Preisfindung bzw. der Handel am Aktienmarkt näher beschrieben werden. Das Handelsgeschäft wird von 2 Par- teien durchgeführt - der Käufer und der Verkäufer. Der Käufer gibt am Aktienmarkt ein Kaufangebot (Bid) ab, der Verkäufer meldet ein Verkaufsangebot (Ask). Beide Angebote werden an der jeweiligen Börse (z.B. Xetra) in einem Orderbuch festgehalten. Daraus wird nun die beste Überschneidung (Best Match) berechnet und ein Handelsgeschäft (Best Match) generiert (Clearing). Unter einem Best Match versteht man das größtmög- liche Handelsvolumen bei den möglichen Kombinationen aus Bid und Ask.5
Im Anschluss an den eben genannten Vorgang folgt nun die Abwicklung (Settlement). Diese wird von einem Clearinghaus bzw. -partner durchgeführt. Es fungiert als Gegen- partei der beiden Handelspartner. Zwischen dem Clearing und dem Settlement liegt eine zeitliche Verzögerung vor, der Handel wird jedoch sofort fixiert. Für die angestrebte Ge- schwindigkeit bei einem vorherrschenden HFT spielt diese zeitliche Verzögerung keine Rolle, da das Clearing unabhängig von der weiteren Abwicklung geschlossen wurde.6
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Schema eines Handelsgeschäftes7
Für den Hochfrequenzhandel sind nun die Informationen der Angebots- und Nachfragesi- tuation der Orderbücher strategischer Input und gleichzeitig Fixpunkt der Systeme. Der zentrale Fixpunkt bildet die Differenz aus dem Best Bid und Best Ask, welcher als Spread definiert wird. Dieser Spread wird im HFT als Indikation für die verschiedenen Handels- strategien verwendet.8 Daraus lässt sich bereits schließen, dass sich aus jedem Orderbuch ein eigener, spezifizierter Spread ermitteln lässt. In diesem Zusammenhang bildet der Spread eine Indikation für die vorherrschende Liquidität am Markt. Es lässt sich ableiten, wie liquide der jeweilige Markt zu einem bestimmten Zeitpunkt ist. Ein konstant geringer Spread steht für eine hohe Liquidität am Markt, da die Annäherung zwischen Käufer und Verkäufer sich äußerst effizient annähert. Die Handelspartner minimieren die Spreads also von selbst.9 Als weitere Benchmark bzw. Inputvariabel der HFT-Systeme dient der Mittelpreis zwischen Best Bid und Best Ask, welcher sich als mathematischer Durchschnitt der Gebote errechnet.
Die nachfolgenden Handelsstrategien basieren auf der klassischen Mikroökonomie der Preisfindung. Es gilt das triviale Prinzip, dass der Kurs steigt, wenn die Nachfrage zu- nimmt. Analog führt eine sinkende Nachfrage zu fallenden Kursen. Für den Hochfre- quenzhandel gilt diese Argumentation in sehr detaillierter Weise. Durch explizite De- tailanalyse in den entsprechenden Markttiefen sowie Preisanalyse der Orderbücher gilt dieses Prinzip der Preisfindung. Für den Hochfrequenzhandel ist lediglich die Informati- onstiefe sowie die Verarbeitung der großen Datenmenge entscheidungsrelevant. Die je- weiligen Marktinformationen werden durch die HFT-Server in Bruchteilen von Sekunden verarbeitet und lösen daraufhin eine Handelsentscheidung aus. Hierdurch spiegelt der Kurs der Aktien wesentlich schneller alle Informationen wieder, sodass für den Gesamt- markt die Informationsasymmetrie reduziert wird und sich Preise schneller anpassen.10
2.2 Ausgewählte Handelsstrategien im Bereich der Kursbeeinflussung
In der Praxis existieren eine Vielzahl unterschiedlicher Handelsstrategien im Bereich des AT und HFT. Im weiteren Verlauf wird auf die ausgewählten Praktiken eingegangen, welche die Absicht haben, Kurse zu manipulieren oder zu beeinflussen. HFT besitzt eine Vielzahl von Strategien, die sowohl den Preisbildungsprozess beeinflussen, aber auch manipulieren. Die manipulativen und marktunfreundlichen Praktiken werden durch das HFT-Gesetz, wie in Kapitel 3 beschrieben, in Deutschland reguliert.11
2.2.1 kurs- und preismanipulative Strategien
Nicht alle Strategien, welche den Kursbildungsprozess kurzzeitig beeinflussen, zielen darauf ab, primär Gewinne zu erwirtschaften. Die Zielsetzung dieser Praktiken liegt oftmals darin, den Markt aktiv zu verunsichern, um dann beispielsweise über Abitragestrategien zu profitieren. In den Orderbüchern werden häufig kurzzeitige Gebote festgestellt, die nach Reaktion der Handelsparteien sofort wieder gelöscht werden. Diese Gebote haben nicht die Absicht einer anschließenden Kursplatzierung, sondern sind darauf ausgelegt, den Markt zu testen bzw. den Markt bewusst zu irritieren.12
Das Quote Stuffing zählt zu der am weitesten verbreiteten Form der Kursmanipulation und wird als eine Art Spam-and-Cancel Strategie beschrieben.13 Der HFT-Händler sendet dabei aus handelstaktischen Gründen eine große Anzahl an Ordern pro Sekunde, welche ebenso schnell wieder unausgeführt gelöscht werden. Die dabei entstehende Annullie- rungsrate führt zu einer erhöhten Divergenz zwischen dem tatsächlichen Handelsvolumen und der Liquidität am Markt.14 Diese Aktivitäten erstrecken sich meist im Bereich von Millisekunden bis maximal zwei Sekunden. Die nachfolgende Abbildung 2 zeigt, dass bei vorherrschenden Quote Stuffing-Aktivitäten am STOXX 60015 der durchschnittliche Spread der Kauf- und Verkaufskursen deutlich ansteigt, was wiederum eine negative Aus- wirkung auf die klassische Preisfindung ist. Verstärkende Effekte werden morgens und am frühen Nachmittag festgestellt.16
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: Quote Stuffing17
Mit dieser Taktik wird beabsichtigt, die weiteren Parteien am Markt zu irritieren und seine eigene Strategie mehr oder minder zu vertuschen. Die aus den Ordern entstehende Da- tenflut verlangsamen die Rechnungszeiten der Gegenparteien, währenddessen der eigene Algorithmus diese erkennt und als falsch wahrnimmt. Hierdurch erspart sich der Trader Zeit und erspielt sich somit einen Vorteil am Markt.18 Im 3. Quartal aus dem Jahr 2012 waren die 600 gelisteten Titel im Index Eurostoxx 600 noch im Schnitt täglich 18,6 Mal von Quote Stuffing betroffen, wobei sich die Dauer der Attacken bei 54,6 % auf unter 2 Sekunden beschränkt. Hierbei konnte festgestellt werden, dass die Volatilität und die Spreads signifikant angestiegen sind.19
Die Spam-and-Canceling Strategien müssen nicht zwingend dazu eingesetzt werden, andere Börsenplätze oder HFT zu zerstören, sondern können auch dazu verwendet werden, durch Platzierung von später stornierten Ordern im Orderbuch signifikante Fehlsignale an einen Markt zu senden.20 Darunter fällt die weitere kursmanipulierende Strategie im Bereich des Hochfrequenzhandels, das sogenannte Layering. Hierbei werden in sehr kurzen Zeitabständen mehrere Scheinorders für ein bestimmtes Finanzinstrument mit einem jeweils an- oder absteigenden Limit eingestellt.21
Der High Frequency-Trader täuscht so ein bestimmtes Interesse am Markt vor. Unter Be- trachtung der Verkaufsseite platziert der Trader verschiedenste Order zum Verkauf eines Instrumentes bestenfalls an unterschiedlichen Börsen. Daraus resultiert ein simulierter Verkaufsdruck, sodass der Preis verfällt bzw. sinkt22. Bevor die platzierten Orders nun ausgeführt werden können, werden diese wieder gelöscht. Der Trader besitzt in Wirklich- keit nicht die Verkaufsabsicht, sondern die des Kaufes. Aufgrund des Preisverfalls am Markt wird das gewünschte Wertpapier nun zu einem günstigeren Preis erworben.23 Die Gegenparteien und Markteilnehmer erhalten somit nicht den Preis, den sie im Handels- system sehen, sondern einen schlechteren. Es wird nun abgewartet, bis sich die Preise der gekauften Wertpapiere wieder auf einem angemessenen Niveau befinden. Anschließend werden sie verkauft, wodurch ein Gewinn entsteht.24 Diese Taktik ist passiv kursmanipu- lierend und ebenfalls in entgegengesetzter Richtung anwendbar.
[...]
1 Vgl. Xetra (2015), online im Internet.
2 Vgl. Dammert (2013), S. 11.
3 Vgl. Aldridge (2010), S. 25f.; Gomolka (2011), S. 174.
4 Vgl. Nagel (2012, online im Internet; Xetra (2015), online im Internet.
5 Vgl. Dammert (2013), S. 15.
6 Vgl. Dammert (2013), S. 15f.
7 Entnommen aus: Dammert (2013), S. 16.
8 Vgl. Gresser (2016), S. 336.
9 Vgl. Gresser (2016), S. 337f.
10 Vgl. Dammert (2013), S. 46 und Gresser (2016), S. 337f.
11 Vgl. Kapitel 3.
12 Vgl. Gresser (2016), S. 340f.
13 Vgl. Kasiske (2014), S. 3.
14 Vgl. Nagel (2012), S. 2.
15 Hierbei handelt es sich um einen europäischen Indexfonds (ETF)
16 Vgl. Tse / Lin / Draw (2012), S. 3.
17 Entnommen aus: Tse / Lin / Draw (2012), S. 3.
18 Vgl. Gregoriou (Hrsg.; 2015), S. 101.
19 Vgl. Sommer (2012), online im Internet.
20 Vgl. Kasiske (2014), S. 3
21 Vgl. Temporale (Hrsg.; 2015), S. 75.
22 Vgl. Government Office for Science (2011), S. 9.
23 Vgl. Tse / Lin / Draw (2012), S. 4.
24 Vgl. Tse / Lin / Draw (2012), S. 4.