Zusammenfassung:
Algorithmischer Handel bezieht sich auf die Verwendung von Computeralgorithmen zur Ausführung von Trades auf der Grundlage vordefinierter Strategien. Binance bietet zwei Arten des Algo-Trading an: TWAP und POV.
TWAP bedeutet, Traden gleichmäßig über einen festgelegten Zeitraum auszuführen. Bei dieser Strategie richtet sich die Ordergröße nach einem im Voraus festgelegten Prozentsatz des Marktvolumens.
Algo-Orders können Slippage und Marktauswirkungen reduzieren, insbesondere bei großen Transaktionen und illiquiden Vermögenswerten. Trader, die mit kleinen Volumina liquider Vermögenswerte umgehen, können traditionelle Market-Orders effizienter finden.
Trade-Größe, Asset-Liquidität und Algorithmuskonfiguration können alle die Orderausführung und Ausführungsqualität beeinflussen. Die richtige Konfiguration, wie das Festlegen einer geeigneten Dauer und eines passenden Limitpreises, kann die Effektivität von Algo-Orders erhöhen.
Einführung
Der Algorithmus-Handel hat die Art und Weise, wie Trader Orders ausführen, revolutioniert, indem er den Prozess mithilfe von Computeralgorithmen automatisiert. Binance bietet zwei primäre Arten von algorithmischen Orders: Zeitgewichteter Durchschnittspreis (TWAP) und Prozentsatz des Volumens (POV). Diese Tools helfen Tradern dabei, Orders gemäß spezifischer Strategien auszuführen, die darauf ausgelegt sind, Marktauswirkungen und Slippage zu minimieren.
Dieser Artikel befasst sich mit einigen Fallstudien, um zu analysieren, wie Algo-Orders im Vergleich zu traditionellen Markt-Orders unter verschiedenen Bedingungen wie Asset-Liquidität, Handelsgröße und Algorithmus-Konfigurationen abschneiden.
Was sind TWAP und POV?
Time Weighted Average Price (TWAP)
Die TWAP-Strategie führt Trades gleichmäßig über einen festgelegten Zeitraum aus. Zum Beispiel zielt ein TWAP von 1 Stunde darauf ab, die Trade-Menge über diesen Zeitraum verteilt auszuführen. Mit dieser Strategie wird versucht, die Auswirkungen großer Orders auf den Marktpreis zu minimieren, indem mehrere Teilorders über einen längeren Zeitraum verteilt werden.
Percentage of Volume (POV)
POV führt Trades basierend auf einem vordefinierten Prozentsatz des gesamten Marktvolumens während eines bestimmten Zeitraums aus. Ein Algorithmus könnte beispielsweise versuchen, Trades so auszuführen, dass sie genau 10 % des gesamten Marktvolumens während eines bestimmten Zeitraums ausmachen. Die Ausführungsrate wird entsprechend der Marktaktivität angepasst, um den Preis des entsprechenden Vermögenswerts möglichst wenig zu beeinflussen.
Fallstudien-Übersicht
Um besser zu verstehen, wie viel besser Algo-Orders im Vergleich zu traditionellen Market-Orders sind, haben wir etwa 25.000 historische anonymisierte Datenpunkte von tatsächlichen Binance Algo-Trades ausgewertet. Die Studien verglichen den Slippage (die Differenz zwischen erwarteten und tatsächlichen Ausführungspreisen) zwischen algorithmischen Orders und herkömmlichen Market-Orders als Referenzwerte.
Die Kante stellt den Leistungsunterschied zwischen dem Algo und seinem Benchmark dar. Zum Beispiel bedeutet ein Vorteil von +0,01 % keinen signifikanten Unterschied, -1 % bedeutet, dass der ALGO im Vergleich zur Benchmark unterdurchschnittlich abschneidet, und +1 % bedeutet, dass der ALGO erhebliche Vorteile bietet.
Hinweis: Die Fallstudien basieren auf anonymisierten, historischen Ausführungsdaten von Binance über einen bestimmten Zeitraum. Sie dienen nur zur Veranschaulichung des allgemeinen Handelsverhaltens und bieten keine zuverlässigen Indikatoren für die zukünftige Ausführungsqualität. Zukünftige Wertentwicklung kann nicht garantiert werden.
Fall 1: Insgesamt
Algo-Typ
Im Durchschnitt zeigt der Gesamtslippage über alle Nominalwerte, Anlagearten und Laufzeiten (für die TWAP-Strategie), dass der TWAP-Benchmark (Market-Orders) eine Slippage von -0,17 % aufwies, während die entsprechende Algo-Ausführung eine Slippage von -0,18 % hatte. Für POV lag die Benchmark bei -2,37 %, während die Algo-Ausführung -0,56 % betrug.
Insgesamt zeigen die Daten einen Vorteil von -0,01 % für TWAP und +1,81 % für POV. Denk daran, dass die Edge einfach die Differenz zwischen der Benchmark- und der Algo-Performance ist.
Asset-Typ
Betrachtet man den Asset-Typ, so definiert man BTC und ETH als „Liquid“ und den Rest der Nicht-Stablecoins als „Illiquid“, so liegt die Benchmark für Liquid bei -0,01 % Slippage, und Illiquid hat -0,25 % Slippage. Die Algo-Ausführung für diese Parameter zeigt eine Edge von -0,02 % für Liquid und +0,04 % für Illiquide.
In einer späteren Fallstudie werden wir untersuchen, warum TWAP sowie Liquid Assets im Vergleich zur Benchmark insgesamt eine negative Performance aufweisen können.
Fall 2: Mehrdimensional (Größe)
Trade-Größe
Größere Traden leiden unter höherem Slippage. Traden über 2 Millionen USDT zeigten Slippage-Werte von bis zu -7,4 % im Benchmark-Szenario.
Trade-Größe vs. Anlagentyp
In der folgenden Grafik betrachten wir nur die Edge von Algo-Orders anhand zweier Parameter. Algo-Orders waren besonders effektiv bei großen Traden mit illiquiden Assets, wobei die Edges durchschnittlich 13 % erreichten.
Liquide Vermögenswerte mit kleineren Handelsgrößen zeigten einen negativen Edge, was darauf hindeutet, dass Liquid Coins über ausreichende Liquidität verfügen könnten, um diese Geschäfte zu absorbieren, ohne auf Algorithmen angewiesen zu sein. Dieser negative Edge kann auch auftreten, wenn die Algo-Order nicht richtig konfiguriert ist (siehe Fallstudie 4).
Fall 3: Multi-Dimension (Algo-Typ)
Algo-Typ vs. Trade-Größe
Beim Vergleich von Algo-Typen für große Trades scheint POV TWAP zu übertreffen, insbesondere bei größeren Mengen. Dies könnte wahrscheinlich auf das Verhalten der Ausführungsrate von POV zurückzuführen sein, die mit zunehmendem Marktvolumen zunimmt. Dies ermöglicht es dem Algorithmus, sich im Wesentlichen „mit dem Markt zu bewegen“, was dazu beiträgt, Slippage zu reduzieren.
Algo-Typ vs. Dauer
Trotz des größeren Edge ist es auch wichtig zu betonen, dass die Time-to-Market für POV-Trades stark schwanken und ein entscheidender Faktor bei der Wahl des passenden Algorithmus sein kann. Wie wir unten sehen können, können Trades in manchen Fällen über 8 Stunden andauern, um die vollen Vorteile von POV zu nutzen.
Fall 4: Algo-Konfigurationen
Wenn wir auf Fall 1 zurückblicken, haben wir gesehen, dass der zeitgewichtete Durchschnittspreis (TWAP) und die Gesamtrendite der liquiden Vermögenswerte leicht negativ sein könnten. Bei genauerer Betrachtung können wir jedoch erkennen, dass diese Ergebnisse aufgrund der zeitgewichteter Durchschnittspreis (TWAP)-Konfigurationen möglicherweise verzerrt sind.
TWAP-Dauer (Dauer vs. Assettyp)
Im nachfolgenden Chart sind negative Edges bei Liquid Assets deutlicher ausgeprägt, wenn die Dauer über 1 Stunde liegt. Dies deutet darauf hin, dass das Asset über ausreichend Liquidität verfügte, um den Trade schnell abzuschließen, aber wahrscheinlich für eine unnötig lange Dauer konfiguriert war, was zu erhöhtem Slippage aufgrund der Marktbewegung führte.
Limitpreis
In diesem letzten Chart untersuchen wir eine optionale Variable, nämlich einen Limitpreis für die Algo-Order. Durch die einfache Eingabe eines Limitpreises ist der mittlere Edge deutlich höher im Vergleich zum Verzicht auf eine Eingabe.
Dies lässt sich auf das Verhalten der Algo-Order zurückführen: Sie wird nicht ausgeführt, wenn der Preis die Limite durchbricht, und kann automatisch fortgesetzt werden, sobald sich der Preis wieder innerhalb der Grenzen befindet. Dies kann das Traden vor drastischer kurzfristiger Volatilität schützen.
Zusammenfassung unserer Ergebnisse
Die Slippage nimmt tendenziell mit geringerer Liquidität und größeren Handelsgrößen zu. Algo-Orders bieten in solchen Kontexten messbare Vorteile.
Grundsätzlich können sowohl POV als auch TWAP bei großen Trades mit illiquiden Assets effektiv sein, wobei TWAP je nach deinen Zielen und dem zeitlichen Rahmen eine sorgfältigere Konfiguration erfordert (z. B. angemessene Dauer).
Das Festlegen eines Limitpreises ist eine empfohlene Best Practice, um Trades vor kurzfristigen Preisschwankungen zu schützen.
Nutzer, die kleine Volumen liquider Assets traden, bevorzugen möglicherweise direkte Market-Orders aufgrund ausreichender Liquidität und um potenzielle Risiken suboptimaler Algo-Einstellungen zu vermeiden.
Algo-Orders können auch für große Trades zusätzliche Vorteile bieten, die in den obigen Fallstudien nicht offensichtlich sind. Zum Beispiel können Algo-Orders dazu beitragen, solche Geschäfte zu verbergen, indem sie Aufträge in kleinere Teile aufteilen, oder Händlern die Teilnahme ermöglichen, während sie gleichzeitig die Auswirkungen auf den Markt abschwächen.
Fazit
Die algorithmischen Orders von Binance ermöglichen Tradern eine bessere Kontrolle über Slippage und Marktauswirkungen, besonders beim Traden mit großen oder illiquiden Assets. Die Performance hängt jedoch nicht nur vom gewählten Algorithmus ab, sondern auch von einer durchdachten Konfiguration, die auf jeden Trade zugeschnitten ist.
Weiterführende Lektüre
Dein Leitfaden für die Trading-Bots von Binance
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