Wichtigste Punkte:
Beim algorithmischen Handel oder Algo-Trading werden Computeralgorithmen eingesetzt, um den Kauf und Verkauf von Finanzinstrumenten auf der Grundlage vordefinierter Kriterien zu automatisieren.
Beliebte algorithmische Handelsstrategien sind Volume Weighted Average Price (VWAP), Time Weighted Average Price (TWAP) und Percentage of Volume (POV).
Der algorithmische Handel ist zwar effizient und emotionsfrei, hat aber auch Nachteile wie eine hohe technische Komplexität und das Risiko von Systemausfällen.
Einführung
Beim Trading verhindern Emotionen häufig rationale Entscheidungen. Der algorithmische Handel, bei dem der Handelsprozess automatisiert ist, kann hier Abhilfe schaffen. In diesem Artikel untersuchen wir, was der algorithmische Handel ist, wie er funktioniert und welche Vor- und Nachteile er hat.
Was ist Algo-Trading?
Beim algorithmischen Handel, auch Algo-Handel oder Algo-Trading genannt, werden Computeralgorithmen verwendet, um Kauf- und Verkaufsorders an Finanzmärkten aufzugeben und auszuführen. Diese Algorithmen analysieren die Marktdaten und führen Trades nach bestimmten, vom Trader festgelegten Regeln und Bedingungen aus. Das Ziel besteht darin, den Handel effizienter zu machen und emotionale Faktoren, die sich negativ auf die Performance auswirken können, zu beseitigen.
Wie funktioniert Algo-Trading?
Es gibt zahlreiche Methoden des Algo-Tradings (von denen jedoch nicht alle effizient und erfolgreich sind). Wie der algorithmische Handel in der Praxis funktioniert, wird im Folgenden anhand von Beispielen erläutert.
Festlegung der Handelsstrategie
Der erste Schritt besteht darin, eine Handelsstrategie festzulegen. Dabei können verschiedene Faktoren und Bedingungen berücksichtigt werden wie Kursbewegungen oder technische Muster. Eine sehr einfache Strategie könnte darin bestehen, eine bestimmte Kryptowährung zu kaufen, wenn der Preis um 5 % fällt, und zu verkaufen, wenn der Preis um 5 % steigt.
Programmierung des Algorithmus
Im nächsten Schritt wird diese Strategie in einen Computeralgorithmus überführt. Dazu müssen die Regeln und Bedingungen in ein Programm kodiert werden, das den Markt überwacht und automatisch Trades ausführt.
Die Programmiersprache Python ist aufgrund ihrer Einfachheit und der Verfügbarkeit umfangreicher Bibliotheken eine beliebte Wahl für diesen Zweck. Im Folgenden siehst du ein illustratives Beispiel, wie ein einfacher Algorithmus für den Handel mit Bitcoin in Python programmiert werden könnte:
Dieser Code verwendet die Bibliothek „yfinance“, um historische Daten für Bitcoin (BTC-USD) herunterzuladen, und die Bibliothek „pandas“, um die Daten zu bearbeiten. Bei dieser Handelsstrategie werden Kauf- und Verkaufssignale in Abhängigkeit von den Kursbewegungen festgelegt. Konkret sendet der Algorithmus ein Kaufsignal, wenn der Kurs um 5 % gegenüber dem Schlusskurs des Vortages fällt, und ein Verkaufssignal, wenn der Kurs um 5 % gegenüber dem Schlusskurs des Vortages steigt. Die Funktion execute_strategy arbeitet sich durch die Daten und erteilt Kauf- oder Verkaufsorders gemäß den definierten Bedingungen.
Backtesting
Bevor der Algorithmus zum Einsatz kommt, wird er anhand historischer Marktdaten getestet, um zu sehen, wie er in der Vergangenheit abgeschnitten hätte. So kann die Strategie angepasst und verbessert werden.
Hier ist ein Beispiel für ein Backtesting der obigen Strategie:
Dieser Code simuliert den Kauf und Verkauf von Bitcoin gemäß den vom Algorithmus gesendeten Signalen und zeigt das Guthaben zu verschiedenen Zeitpunkten an. Die Backtest-Funktion beginnt mit einem bestimmten Kontoguthaben, analysiert die Daten, um darauf basierend Kauf- und Verkaufsorders auszuführen, und gibt das Anfangs- und das Endguthaben aus. So kann die Performance des Algorithmus auf der Grundlage historischer Daten ermittelt werden.
Ausführung
Nachdem der Algorithmus ausreichend getestet wurde, kann er mit einer Handelsplattform oder einer Börse verbunden werden, um Trades auszuführen. Er überwacht den Markt kontinuierlich, und wenn er eine Handelsmöglichkeit erkennt, die den vordefinierten Kriterien entspricht, gibt er automatisch eine Order auf.
Viele Plattformen bieten die Möglichkeit, Algo-Trading über APIs (Application Programming Interfaces) durchzuführen. Hier ist ein Beispiel für die Platzierung einer Market-Order über die Binance-API:
Dieser Code verwendet die Binance-Bibliothek, um sich mit der Binance-API zu verbinden. Er startet den Client mit einem API-Schlüssel und einem Geheimnis und erteilt dann eine Market-Order zum Kauf einer bestimmten Menge Bitcoin (BTC) gegen USDT. Es folgt die Antwort der API mit den Orderdetails.
Überwachung
Es muss kontinuierlich überprüft werden, ob der Algorithmus erwartungsgemäß funktioniert. Anpassungen können aufgrund von Änderungen der Marktbedingungen oder der Performance erforderlich sein.
Ein Instrument zur Überwachung sind Logging-Mechanismen, die die Aktivitäten und Performance-Daten des Algorithmus aufzeichnen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie ein Logging-Mechanismus in den Algorithmus aufgenommen werden kann.
Dieser Code richtet einen Logging-Mechanismus ein, der die Logging-Bibliothek von Python verwendet. Es wird eine Protokolldatei mit der Bezeichnung trading.log erstellt, in der die Kauf- und Verkaufsaktivitäten zusammen mit den Zeitstempeln und den entsprechenden Kursen erfasst werden. Die detaillierte Aufzeichnung aller vom Algorithmus ausgeführten Trades erleichtert die Analyse der Performance und möglicher Probleme.
Algorithmische Handelsstrategien
Im Folgenden lernst du einige beliebte algorithmische Handelsstrategien kennen.
Volume Weighted Average Price (VWAP)
Volume Weighted Average Price (VWAP) bezeichnet eine Strategie, die darauf abzielt, eine Order so nahe wie möglich am volumengewichteten Durchschnittspreis des Marktes auszuführen. Dies soll erreicht werden, indem die Order in kleinere Teile aufgeteilt wird, die innerhalb eines bestimmten Zeitfensters durchgeführt werden.
Time Weighted Average Price (TWAP)
Die TWAP-Strategie ist ähnlich wie die VWAP-Strategie, mit dem Unterschied, dass die Teilorders gleichmäßig über einen bestimmten Zeitraum ausgeführt werden und nicht nach dem Volumen gewichtet sind. 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)
Bei dieser Strategie richtet sich die Ordergröße nach einem im Voraus festgelegten Prozentsatz des Marktvolumens. 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.
Vorteile von Algo-Trading
Effizienz
Algo-Trading ermöglicht die automatische Orderausführung in höchster Geschwindigkeit, häufig innerhalb von Millisekunden, sodass Trader selbst von kleinsten Preisbewegungen profitieren können.
Emotionsfreies Trading
Algorithmen arbeiten nach vordefinierten Regeln und lassen sich nicht von Emotionen wie FOMO oder Gier leiten. So können impulsive Entscheidungen vermieden werden, die sich negativ auf die Performance auswirken könnten.
Nachteile von Algo-Trading
Technische Komplexität
Die Entwicklung und Anwendung von Handelsalgorithmen erfordert programmier- und finanztechnisches Fachwissen. Dies kann für viele Trader ein Hindernis sein.
Systemfehler
Automatisierte Handelssysteme sind anfällig für technische Probleme wie Soft- und Hardwarefehler oder Verbindungsprobleme. Ohne professionelle Handhabung können diese zu erheblichen finanziellen Verlusten führen.
Fazit
Beim algorithmischen Handel werden Computerprogramme eingesetzt, um Trades automatisch nach vordefinierten Regeln und Kriterien auszuführen. Während er zahlreiche Vorteile wie erhöhte Effizienz und emotionsfreie Handelsentscheidungen hat, ist er auch mit gewissen Herausforderungen wie einer hohen technischen Komplexität und dem Risiko von Systemausfällen verbunden.
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