Optionen zur Beschränkung von High-Frequency Trading


Seminararbeit, 2018

18 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhalt

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Abgrenzungen
2.1 Präsenzhandel/ Elektronischer Handel
2.2 Algorithmischer Handel/ Hochfrequenzhandel

3. High-Frequency Trading
3.1 Strategien des High-Frequency Trading
3.1.1 Manipulationsstrategien
3.1.2 Arbitragestrategien

4. Folgen des High-Frequency Trading für Marktteilnehmer
4.1 Börsenbetreiber
4.2 Traditionelle Händler
4.3 Hochfrequenzhändler

5. Optionen zur Beschränkung von High-Frequency Trading
5.1 Allgemeine Regulierungen
5.2 Konkrete Strategieregulierung
5.2.2 Minimum tick size
5.3 Gesetzliche Regulierungen

6. Zusammenfassung und Fazit

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten[2] [2]

1. Einleitung

„Geduld ist die oberste Tugend des Investors.” – Benjamin Graham.[3]

Seitdem der Elektronische Handel den Präsenzhandel abgelöst hat und sich die Börsen durch AT weiter automatisiert haben, gibt es Technologien, bei denen die eingangs erwähnte Geduld keine entscheidende Rolle mehr spielt. Beim HFT liegen die Haltedauern zum Teil deutlich unter einer Sekunde. Für das „Rennen zur Null“[4], also das Wettrüsten um die kürzest mögliche Latenzzeit,[5] werden immense Summen investiert. Ein Transatlantik-Kabel für 300 Mio. US-$ ermöglicht seit 2015 eine Latenzzeit von weniger als 30 Millisekunden zwischen New York und London.[6] Hinzu kommen jährliche Gebühren für börsennahe Standorte (Erläuterung der sog. Co-Locations in Kapitel 3.1.2) von bis zu 2.040.000 US-$.[7] Mittlerweile sind Latenzzeiten von wenigen Pikosekunden[8],[9] möglich – kürzer als jeder menschliche Reflex,[10] bspw. der eines Wimpernschlags.[11] Die Anteile des HFT am gesamten Handelsvolumen betrugen 2012 mehr als 60% an den US-Börsen und rund 40% an den europäischen Börsen.[12] Gresser (2016) geht davon aus, „dass der Marktanteil des [HFT] bei […] 100 Prozent der [...] Börsenumsätze liegen wird“[13] – weshalb dem Thema eine bedeutende Rolle zukommt.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wer die Nutznießer und die Leittragenden des HFT sind, sowie den Optionen zur Beschränkung von HFT. Die Arbeit gliedert sich in sechs Teile. Nach der Einleitung im ersten Teil, widmet sich der zweite Teil der terminologischen Abgrenzung der Formen des Handels. Darauf aufbauend, wird im dritten Teil der Hochfrequenzhandel und eine Auswahl an HFT-Strategien vorgestellt. Im vierten Teil werden die Einflüsse auf die MT analysiert. Im Fokus des fünften Teils stehen die Optionen zur Beschränkung von High-Frequency Trading. Die Teile vier und fünf machen den Kern der Arbeit aus. Zuletzt werden die zentralen Erkenntnisse in einem Fazit zusammenfassend dargestellt.

2. Abgrenzungen

2.1 Präsenzhandel/ Elektronischer Handel

Die Börse ist der Ort, an dem Käufer und Verkäufer aufeinander treffen. Früher hielten sich auf dem Börsenparkett eine Vielzahl von Händlern auf – man sprach von Präsenz- oder auch Parketthandel. Eine unverzichtbare Vorraussetzung des Präsenzhandels war die physische Anwesenheit der Händler. Als Konsequenz folgte eine eingeschränkte Reichweite.[14] Mit der Eröffnung der NASDAQ im Jahr 1971, als erste elektronische Börse in den USA, begann das Zeitalter des ET.[15] Dies eröffnete den Händlern die Möglichkeit am Handel teilzunehmen, ohne physisch anwesend sein zu müssen.[16] In Europa startete der ET ab 1980. Seit 1990 setzt man auf die Vollautomatisierung der Börse.[17] Heute sind die Parketthändler weitestgehend aus den Börsen verschwunden und durch Computer ersetzt worden. Mit der zunehmenden Technologisierung wurde die Börse und ihr Umfeld immer weiter automatisiert. Das ist die Ursache für die „schrittweise Ablösung der menschlichen Händler durch Maschinen.“[18]

2.2 Algorithmischer Handel/ Hochfrequenzhandel

Hendershott (2011) definiert den AT als Handel unter der „Verwendung von Computeralgorithmen, um bestimmte Handelsentscheidungen automatisch zu treffen [...].“[19] Im WpHG wird das HFT definiert als das „Kaufen oder Verkaufen [...] für eigene Rechnung [...] mittels einer hochfrequenten algorithmischen Handelstechnik [...].“[20] In der Literatur findet sich hingegen keine eindeutige Definition für das HFT. Gresser (2016) beschreibt das HFT als eine eigenständige Handelskategorie.[21] Brogaard (2010) hält das HFT für eine Form von AT,[22] die sich aus verschiedenen Strategien zusammensetzt und sich durch einige Merkmale charakterisieren und damit vom AT abgrenzen lässt. Gomber (2011) geht noch weiter und behauptet, das HFT sei keine Handelsstrategie sondern nur die Anwendung neuster Technologien auf bereits etablierte Strategien des Handels.[23] Die größten Unterschiede zwischen dem AT und dem HFT liegen in dem eingesetzten Kapital und der Haltedauer. Die HFH haben keine eigenen Kunden, sondern handeln mit ihrem Kapital.[24] Dazu kommt, dass bei dem AT der Anlagenhorizont zur Oberseite unbegrenzt ist. Das HFT zeichnet sich durch extrem kurze Haltedauern der Positionen aus, die meist am Ende eines Tages geschlossen werden. In Folge der kurzen Haltedauern werden nur kleine Gewinne realisiert, die sich erst durch eine hohe Anzahl an Aufträgen zu großen Gewinnen aufsummieren.[25]

3. High-Frequency Trading

Der Begriff Hochfrequenzhandel ist erst in den letzten Jahren aufgetaucht.[26] Spätestens seit dem „Flash Crash“ am 6. Mai 2010 ist er jedem Ökonom ein Begriff. An diesem Tag erlebten die Finanzmärkte der US-Börsen eine der turbulentesten Phasen ihrer Geschichte.[27] Einige Kurse stürzten im Sekundentakt ab. In ihrer Studie aus 2011 wiesen Kirilenko et. al. empirisch nach, dass der HFT nicht der Auslöser dieses Absturzes gewesen sei – der HFT den Preisabsturz allerdings beschleunigt habe.[28] Wie zu Beginn erwähnt, spielen kurze Latenzzeiten eine entscheidende Rolle im HFT. Nur so können die HFH sicherstellen, dass sie die Kursinformationen früher als ihre Wettbewerber erhalten.

3.1 Strategien des High-Frequency Trading

An dieser Stelle ist hinzuzufügen, dass eine Vielzahl von Ansichten verschiedener Autoren existieren. Da der Umfang dieser Arbeit nicht die Diskusion aller Ansichten zu lässt, lehnt sich die Arbeit an die Kategorisierung von Gresser (2018) an. Dieses Kapitel konzenztriert sich insbesondere auf diejenigen Strategien, die einen manipulativen Einfluss auf den Handel haben und der Regulierung bedürfen (Manipulationsstrategien).[29] Zusätzlich zu den im folgenden Kapitel beschriebenen Strategien finden sich in der Literatur u.a. die Market-Making-Strategien und die Latenzstrategien.

3.1.1 Manipulationsstrategien

Die Bezeichnung Manipulation kommt daher, dass der natürliche Kursbildungsprozess aus Angebot und Nachfrage, durch eine künstliche Stimulierung gestört wird – der Kurs wird gezielt manipuliert. Dieses Momentum, das nur für eine sehr kurze Zeitspanne existiert, wird durch die Algorithmen erkannt und ausgenutzt.[30]

3.1.1.1 Spoofing

Spoofing ist eine Strategie, die sich sowohl auf der Bid-Seite (Verkäuferseite), als auch auf der Ask-Seite (Käuferseite) anwenden lässt.[31] Um die Strategie zu beschreiben reicht es aus, eine Seite zu erläutern – die Strategie auf der Gegenseite funktioniert vice versa. Auf der Bid-Seite bedeutet das: Im Orderbuch[32] wird eine große Zahl an Kaufangeboten platziert, die minimal über dem höchsten Kaufangebot des Wertpapiers liegen. Das Orderbuch wird kurzfristig mit einer Vielzahl an Kaufangeboten überschüttet. Durch kurze Latenzzeiten sind die Algorithmen der HFH in der Lage, diese Angebote wieder zu löschen, bevor diese von anderen MT ausgeführt werden können. Dadurch wird den MT künstlich ein Kaufdruck suggeriert. Das Resultat ist ein kurzzeitiges, minimales Ansteigen des Kurses. Die HFH können ihre Positionen zu dem erhöhten Preis verkaufen und erzielen damit Profit. Die Strategie weist eine geringe Ausführquote auf. Diese liegt nicht selten unter einem Prozent.[33] Das bedeutet, dass pro ausgeführtem Auftrag mehr als 100 Aufträge platziert werden.

3.1.1.2 Quote Stuffing

Beim Quote Stuffing wird ebenfalls das Orderbuch mit einer großen Anzahl von Aufträgen gefüllt, die sofort wieder gelöscht werden. Der Unterschied zum Spoofing liegt in der Zielsetzung: Beim Quote Stuffing soll das System gezielt überlastet und damit die Orderverarbeitung der MT verlangsamt werden.[34] Zusätzlich versuchen die HFH damit andere MT zu täuschen. Hieraus entsteht ihnen kein direkter monetärer Vorteil. Während die anderen Händler durch die Verarbeitung der Order-Flut quasi blind für andere Angebote sind, können die HFH den Markt weiter beobachten.

3.1.2 Arbitragestrategien

Die Arbitragestrategie hat ihren Ursprung nicht in dem HFT. Sie findet sich auch im klassichen Handel und gehört nicht in die Kategorie der Manipulationsstrategien, da sie die natürlich auftretende Preisineffizienz von zwei Märkten ausnutzt. Genauer gesagt, beruht die Strategie auf dem Bid-Ask-Spread.[35] Dies ist die Spanne zwischen dem Kauf- und Verkaufspreis eines Wertpapiers. Die Arbitragestrategien gehören zu den profitabelsten Strategien des HFT, da die HFH dabei ihren technischen und zeitlichen Vorteil ausspielen können. Diese Strategie schlägt Profit daraus, dass ein Wertpapier an verschiedenen Börsen zu verschiedenen Preisen gehandelt wird. Diese Preisdifferenzen sind so gering, dass sie für konservative MT zu vernachlässigen sind. Erst durch Aufspüren der Differenz, rapides Aufkaufen der minimal günstigeren Anlagen und simultanes Verkaufen der Anlagen an der Börse mit dem marginal höheren Preis, entsteht ein Profit. Der Erlös je Aktie ist so gering, dass erst der Handel mit einer großen Menge an Positionen einen profitablen Gewinn erzielt. Auf diese Weise lässt sich nahezu risikolos Geld verdienen. Eine Voraussetzung für gewinnbringende Arbitrage ist das Co-Location: Die Hardware der Händler allein reicht nicht aus. Vielmehr kommt es auf jeden Meter an, den die Server der HFH näher an den Servern der Börse platziert sind. Daraus ergibt sich für die Börsen ein neues Geschäftsmodell, das sog. Co-Location. Die Börsen bieten den HFH ihre Räumlichkeiten an, damit diese ihre Rechner so nah wie möglich an den Servern aufstellen können, was den HFH wertvolle Millisekunden an Vorteil und den Börsen jährlich Einnahmen von bis zu 2.040.000 US-$ pro Zugang[36] ermöglicht.

4. Folgen des High-Frequency Trading für Marktteilnehmer

In den Medien wird das HFT kontrovers diskutiert. Einige Politiker und Autoren sind der Meinung, dass das HFT den Markt manipuliert und dabei keinen wirklichen Nutzen für z. B. private Anleger stiftet. Narain (2016) spricht von einem „unfairen Vorteil“ für die HFH.[37] Gabrisch (2016) sieht in der ungleichen Informationsverteilung eine Zunahme der Risiken eines Zusammenbruchs des Finanzsektors.[38] Die Kritiker stützen sich dabei nicht selten auf Vorfälle aus der Vergangenheit – wie bspw. den Flash Crash aus dem Jahr 2010 oder den Vorfall bei Knight Capital im Jahr 2012, bei dem der US-Finanzdienstleister durch einen Fehler in seinem computergestützen System fast eine halbe Milliarde US-$ verlor.[39] Andere Autoren sprechen dem HFT marktverbessernde Eigenschaften wie z.B. höhere Liquidität[40] und geringere Volatilität[41] zu. Unter Volatität versteht man die Schwankungen, denen ein Kurs in einem Intervall ausgesetzt ist. Hendershott et. al. (2011) analysieren in ihrer Arbeit ausführlich den Einfluss von HFT auf die Marktliquidität. Dabei unterscheiden sie nicht zwischen dem AT und dem HFT. Sie benutzen den Ausdruck des AT für alle MT, die für ihren Handel Algorithmen benutzen.[42] Schließlich kommen Gomber et. al. (2011) in ihrer Untersuchung zu dem Schluss, dass sich wissenschaftliche Arbeiten meist den positiven Aspekten des HFT widmen und keine Belege für negative Markteinflüsse finden.[43] Negative Einflüsse des HFT auf den Markt sind nicht empirisch bewiesen. Die folgenden Kapitel sollen aufzeigen, welche MT Nutznießer und welche Leittragende des HFT sind. Als MT gelten im Folgenden die Börsenbetreiber, die als Bereitsteller der Infrastruktur und Betreiber des Marktplatzes als MT bezeichnet werden können, die traditionellen Anleger und die HFH.

4.1 Börsenbetreiber

Zweifelsohne profitieren die Börsenbetreiber von dem HFT, da sie durch neue Geschäftsmodelle wie das Co-Location (im Kapitel 3.1.2 beschrieben) jährliche zusätzliche Einnahmen von rund 2 Mio. US-$ pro Zugang generieren.[44] Ein weiteres Geschäftsmodell ist es, die HFH gezielt vom Handel auszuschließen, indem man den Markt für sie unattraktiv macht. Eine US-Börse namens IEX verzögert ihre Kurse um 350 Mikrosekunden um die HFH von ihrer Plattform fernzuhalten.[45] „Wir schützen unsere Kunden durch diese Geschwindigkeitsbegrenzung. Das macht uns attraktiv,“[46] so Katsuyama, der Gründer der IEX. Die Börsenbetreiber sind daher als Nutznießer des HFT zu bezeichnen.

4.2 Traditionelle Händler

Folgt man der Annahme, dass sich das HFT positiv auf die Liquidität und die Volatilität der Kurse auswirkt, kommt man zu dem Schluss: Die TH profitieren von dem HFT. Brogaard (2010) untersucht in seiner Arbeit genau diesen Einfluss des HFT auf die Marktqualität. Er kommt zu dem Ergebnis, dass das HFT einen positiven Einfluss auf die Marktqualität, respektive Liquidität und Volatilität habe und es mit Hilfe des HFT zu einer schnelleren Preisfindung komme.[47] Es stellt sich die Frage, warum sich diese Eigenschaften positiv auf den Handel der TH auswirken. Die Volatilität lässt sich vereinfacht als das Risiko eines Kurses bezeichen.[48] Volatilität deckt selbstverständlich nicht das gesamte Risiko ab. Allerdings birgt ein Kurs, der eine hohe Volatilität aufweist, ein höheres Risiko und ähnelt mehr einer Spekulation als einer Investition. Die hohe Liquidität trägt zur Marktqualität bei, da die Anleger problemlos Käufer und Verkäufer für ihre gewünschten Positionen finden. Ein weiterer Vorteil für die TH sind die sinkenden Transaktionskosten. Da der Anteil der HFT an den Börsen die TH deutlich übertrifft, gelten diese mittlerweile als Haupteinnahmequelle für die Börse. Dadurch werden den TH geringere Ordergebühren berechnet.[49] Die Fehlfunktionen von den HFT-Algorithmen können den TH schaden, indem sie bspw. starke Volatilitäten auslösen und durch Kettenreaktionen von Verkaufsprogrammen Kurse abstürzen lassen können.[50] Da diese Ereignisse selten sind, lässt sich resümieren, dass die TH von den postiven Einflüssen des HFT auf die Marktqualität profitieren.

4.3 Hochfrequenzhändler

Auf die Vorteile für HFH muss nicht ausführlich eingegangen werden, da diese keinen HFT betreiben würden, wenn er für sie nicht überwiegend vorteilhaft wäre. Sie gelten als die größten Nutznießer des HFT, da sie die Profite einstreichen, die mit dem HFT an den Börsen erzielt werden. Brogaard (2010) geht in seiner Studie von 3 Mrd. US-$ jährlich aus, welche die HFH unter sich aufteilen.[51] Nichtsdestotrotz birgt auch die Seite der HFH Risiken, wie die Vergangenheit bspw. anhand von Knight Capital gezeigt hat. Aufgrund ihrer aufwendigen Programmierung sind die Algorithmen der HFH so komplex, dass sie selbst von ihren Entwicklern nur schwer verstanden werden können. Da sie vollständig autonom tätig sind, können Fehler auftreten, die aufgrund der hohen Geschwindigkeit, mit der die Algorithmen Befehle ausführen, zu spät erkannt werden und in wenigen Sekunden große Verluste verursachen könnten. Die Gefahr einer Fehlfunktion ist zwar gering, aber möglich. Solche Fehler könnten HF-Firmen finanziell ruinieren. Weiterhin tragen die HFH die direkten Kosten des HFT, da für dessen profitable Betreibung hohe Investitionen (für bspw. Transatlantik-Kabel) nötig sind. HFH sind ständig auf der Suche nach neuen, schnelleren Technologien.[52] Erst durch den Handel mit riesigen Volumen und Kapitaleinsatz sind nennenswerte Erträge zu realisieren. Durch steigende Investitionskosten und dem Eintritt neuer HFH in den Markt ist der Profit der HFH zuletzt zurückgegangen. Die Gewinnmargen sind sehr klein: pro investierten 100 $ erzielen die HFH lediglich 0.72 Cent.[53] Daraus lässt sich ableiten, dass die HFH über großes Kapital verfügen müssen.

5. Optionen zur Beschränkung von High-Frequency Trading

Im letzten Kapitel wurden die Folgen des HFT auf den Markt und seine Teilnehmer beschrieben. Obwohl viele vom HFT profitieren, gibt es kritische Stimmen, die inbesondere die Manipulationsstrategien des HFT verbieten möchten. In diesem Kapitel wird eine Auswahl an Optionen zur Beschränkung von HFT beschrieben. Dabei wird sich verstärkt auf die Arbeit von Gresser (2018) bezogen, da diese einen weitreichenden Überblick über mögliche Beschränkungen gibt.

5.1 Allgemeine Regulierungen

Hierunter fallen Regulierungen mit Hilfe von fiskalischer Einflussnahme.[54] Zu nennen sind insbesondere die Einführung einer Mindesthaltedauer und die Finanztransaktionssteuer. Beide würden die Profite des HFT einschränken. Sie gelten jedoch als nicht vollständig umsetzbar, da eine weltweite Regulierung an allen Börsen beschlossen werden müsste. Ansonsten ließen sich diese leicht umgehen, indem bspw. auf unregulierte Märkte oder bankinterne Dark Pools ausgewichen werden würde.

5.2 Konkrete Strategieregulierung

Konkrete Strategieregulierungen können die als „problematisch einzustufenden Strategien des HFT“[55] reglementieren. Dazu gehören u.a. die Limitierung der Order-to-Trade Ratio[56] und die Einführung einer Minimum tick size.

5.2.1 Limitierung der Order-to-Trade Ratio

Strategien wie Quote Stuffing und Spoofing wären durch eine Limitierung der OTR nicht mehr profitabel. Diese Limitierung bedeutet, dass die HFH gezwungen werden, eine bestimmte Quote ihrer Aufträge (Order) auszuführen. Quote Stuffing und Spoofing zeichnen sich durch eine sehr hohe OTR aus. Sie platzieren deutlich mehr Auträge im Orderbuch als sie ausführen und weisen daher eine hohe Cancelrate auf. Eine Limitierung dieser OTR wäre „sinnvoll und effizient“,[57] da sie die fundamentale Funktionsweise beider Strategien unterbinden würde. Neben der Limitierung der OTR ist das Einführen einer Gebühr für das Überschreiten einer festgelegten OTR denkbar (Vgl. Kapitel 4.4.2).

5.2.2 Minimum tick size

Eine weitere Option besteht darin, die tick size[58] zu beschränken. Diese Option betrifft u.a. die im Kapitel 3.1.2 genannte Arbitragestrategie aber auch die Liquiditätsstrategien, die in dieser Arbeit nicht behandelt werden. Indem man die MTS festlegt, verhindert man, dass die Arbitrageure und die HFH die Preisineffizienz ausnutzen. Aufgrund ihres hohen Handelsvolumen profitieren diese bereits von

[...]


[1] Hochfrequenzhandel und High-Frequency Trading (HFT) werden i. F. als Synonyme verwendet.

[2] Gesetz zur Vermeidung von Gefahren und Missbräuchen im Hochfrequenzhandel.

[3] Benjamin Graham (1894-1976) war ein US-amerikanischer Ökonom und Investor.

[4] Haldane (2012), The Race to Zero, S.246.

[5] Def. Latenzzeit: Die zeitliche Verzögerung bis den Händlern die Kursinformationen vorliegen.

[6] Spektrum (URL).

[7] Vgl. Gresser (2018), S.589.

[8] 1 Pikosekunde = 10−12 Sekunden.

[9] Vgl. Chakrabarty; Hendershott; Nawn; et al. (2017), S.7.

[10] Vgl. Contratto (2014), S.143.

[11] Hasbrouck; Saar (2013), S.647.

[12] Vgl. Lallemand (2012), S.27.

[13] Gresser (2016), S.6.

[14] Vgl. Bessler; Book (2002), S.5.

[15] Vgl. Stoll (2006), S.159.

[16] Vgl. Bessler; Book (2002), S.5.

[17] Vgl. Gomber; Arndt; Lutat; et al. (2011), S.8.

[18] Contratto (2014), S.145.

[19] Hendershott; Jones; Menkveld (2011), S.1.

[20] Bundesjustizministerium (URL).

[21] Vgl. Gresser (2016), S.21.

[22] Vgl. Brogaard (2010), S.5.

[23] Vgl. Gomber; Arndt; Lutat; et al. (2011), S.1.

[24] Vgl. Brogaard (2010), S.5–7.

[25] Vgl. Gomber; Arndt; Lutat; et al. (2011), S.15.

[26] Vgl. Gomber; Arndt; Lutat; et al. (2011), S.6.

[27] Vgl. Kirilenko; Kyle; Samadi; et al. (2017), S.1.

[28] Vgl. Kirilenko; Kyle; Samadi; et al. (2017), S.26.

[29] Vgl. Gresser (2018), S.275.

[30] Vgl. Gresser (2018), S.277.

[31] Vgl. Gresser (2018), S.307.

[32] Im Orderbuch werden alle Kauf- und Verkaufsangebote mit Preis und Menge gespeichert.

[33] Vgl. Gresser (2018), S.307–310.

[34] Vgl. Gresser (2018), S.319–320.

[35] Vgl. Angel; McCabe (2013), S.586.

[36] Vgl. Gresser (2018), S.589.

[37] Narain (2016), S.21.

[38] Vgl. Gabrisch (2016), S.896.

[39] Handelsblatt (URL).

[40] Vgl. Hendershott; Jones; Menkveld (2011), S.3.

[41] Vgl. Brogaard (2010), S.64.

[42] Vgl. Hendershott; Jones; Menkveld (2011), S.2.

[43] Vgl. Gomber; Arndt; Lutat; et al. (2011), S.2.

[44] Vgl. Brogaard; Hagströmer; Nordén; et al. (2015), S.3408.

[45] FAZ.NET (URL).

[46] FAZ.NET (URL).

[47] Vgl. Brogaard (2010), S.64.

[48] Vgl. Hager; Wiedemann (2003), S.217.

[49] Vgl. Gresser (2018), S.213.

[50] Vgl. Gresser (2018), S.203.

[51] Vgl. Brogaard (2010), S.3.

[52] The Economist (URL).

[53] Vgl. Brogaard (2010), zitiert in: Angel; McCabe (2013), S.586.

[54] Vgl. Gresser (2018), S.508.

[55] Gresser (2018), S.511.

[56] OTR = Verhältnis zwischen Volumen aller Ordereingaben und dem Handelsvolumen.

[57] Gresser (2018), S.513.

[58] Die Ticksize (dt. Notierungssprung) ist der kleinste Betrag um den ein Kurs schwanken kann.

Ende der Leseprobe aus 18 Seiten

Details

Titel
Optionen zur Beschränkung von High-Frequency Trading
Hochschule
Hochschule Pforzheim  (Fakultät für Wirtschaft und Recht)
Veranstaltung
Wirtschaftspolitisches Seminar
Note
1,3
Autor
Jahr
2018
Seiten
18
Katalognummer
V436939
ISBN (eBook)
9783668782082
ISBN (Buch)
9783668782099
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Hochfrequenzhandel, Trading, HFT, High-Frequency Trading, NASDAQ, Algorithmic Trading, Mifid, Arbitrage, Spoofing, Quote Stuffing, OTR, Order to Trade Ratio, Minimum tick size, Hochfrequenzhandelsgesetz
Arbeit zitieren
Julian Jung (Autor), 2018, Optionen zur Beschränkung von High-Frequency Trading, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/436939

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