Was ist Algo-Trading und wie funktioniert es?
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Was ist Algo-Trading und wie funktioniert es?

Was ist Algo-Trading und wie funktioniert es?

Fortgeschritten
Veröffentlicht May 31, 2024Aktualisiert Jul 11, 2024
7m

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 KomplexitĂ€t und das Risiko von SystemausfĂ€llen. 

EinfĂŒhrung

Beim Trading verhindern Emotionen hÀufig 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 FinanzmĂ€rkten aufzugeben und auszufĂŒhren. Diese Algorithmen analysieren die Marktdaten und fĂŒhren 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 erlÀutert.

Festlegung der Handelsstrategie

Der erste Schritt besteht darin, eine Handelsstrategie festzulegen. Dabei können verschiedene Faktoren und Bedingungen berĂŒcksichtigt werden wie Kursbewegungen oder technische Muster. Eine sehr einfache Strategie könnte darin bestehen, eine bestimmte KryptowĂ€hrung zu kaufen, wenn der Preis um 5 % fĂ€llt, und zu verkaufen, wenn der Preis um 5 % steigt.

Programmierung des Algorithmus

Im nĂ€chsten Schritt wird diese Strategie in einen Computeralgorithmus ĂŒberfĂŒhrt. Dazu mĂŒssen die Regeln und Bedingungen in ein Programm kodiert werden, das den Markt ĂŒberwacht und automatisch Trades ausfĂŒhrt.

Die Programmiersprache Python ist aufgrund ihrer Einfachheit und der VerfĂŒgbarkeit umfangreicher Bibliotheken eine beliebte Wahl fĂŒr diesen Zweck. Im Folgenden siehst du ein illustratives Beispiel, wie ein einfacher Algorithmus fĂŒr den Handel mit Bitcoin in Python programmiert werden könnte:

Dieser Code verwendet die Bibliothek „yfinance“, um historische Daten fĂŒr Bitcoin (BTC-USD) herunterzuladen, und die Bibliothek „pandas“, um die Daten zu bearbeiten. Bei dieser Handelsstrategie werden Kauf- und Verkaufssignale in AbhĂ€ngigkeit von den Kursbewegungen festgelegt. Konkret sendet der Algorithmus ein Kaufsignal, wenn der Kurs um 5 % gegenĂŒber dem Schlusskurs des Vortages fĂ€llt, und ein Verkaufssignal, wenn der Kurs um 5 % gegenĂŒber dem Schlusskurs des Vortages steigt. Die Funktion execute_strategy arbeitet sich durch die Daten und erteilt Kauf- oder Verkaufsorders gemĂ€ĂŸ 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 hÀtte. So kann die Strategie angepasst und verbessert werden.

Hier ist ein Beispiel fĂŒr ein Backtesting der obigen Strategie:

Dieser Code simuliert den Kauf und Verkauf von Bitcoin gemĂ€ĂŸ 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 auszufĂŒhren, und gibt das Anfangs- und das Endguthaben aus. So kann die Performance des Algorithmus auf der Grundlage historischer Daten ermittelt werden.

AusfĂŒhrung

Nachdem der Algorithmus ausreichend getestet wurde, kann er mit einer Handelsplattform oder einer Börse verbunden werden, um Trades auszufĂŒhren. Er ĂŒberwacht 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 ĂŒber APIs (Application Programming Interfaces) durchzufĂŒhren. Hier ist ein Beispiel fĂŒr die Platzierung einer Market-Order ĂŒber die Binance-API:

Dieser Code verwendet die Binance-Bibliothek, um sich mit der Binance-API zu verbinden. Er startet den Client mit einem API-SchlĂŒssel 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 ĂŒberprĂŒft werden, ob der Algorithmus erwartungsgemĂ€ĂŸ funktioniert. Anpassungen können aufgrund von Änderungen der Marktbedingungen oder der Performance erforderlich sein.

Ein Instrument zur Überwachung sind Logging-Mechanismen, die die AktivitĂ€ten und Performance-Daten des Algorithmus aufzeichnen. Hier ist ein Beispiel dafĂŒr, 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 VerkaufsaktivitĂ€ten zusammen mit den Zeitstempeln und den entsprechenden Kursen erfasst werden. Die detaillierte Aufzeichnung aller vom Algorithmus ausgefĂŒhrten 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 auszufĂŒhren. Dies soll erreicht werden, indem die Order in kleinere Teile aufgeteilt wird, die innerhalb eines bestimmten Zeitfensters durchgefĂŒhrt werden.

Time Weighted Average Price (TWAP)

Die TWAP-Strategie ist Ă€hnlich wie die VWAP-Strategie, mit dem Unterschied, dass die Teilorders gleichmĂ€ĂŸig ĂŒber einen bestimmten Zeitraum ausgefĂŒhrt 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 ĂŒber einen lĂ€ngeren Zeitraum verteilt werden.

Percentage of Volume (POV)

Bei dieser Strategie richtet sich die OrdergrĂ¶ĂŸe nach einem im Voraus festgelegten Prozentsatz des Marktvolumens. Ein Algorithmus könnte beispielsweise versuchen, Trades so auszufĂŒhren, dass sie genau 10 % des gesamten Marktvolumens wĂ€hrend eines bestimmten Zeitraums ausmachen. Die AusfĂŒhrungsrate wird entsprechend der MarktaktivitĂ€t angepasst, um den Preis des entsprechenden Vermögenswerts möglichst wenig zu beeinflussen.

Vorteile von Algo-Trading

Effizienz

Algo-Trading ermöglicht die automatische OrderausfĂŒhrung in höchster Geschwindigkeit, hĂ€ufig 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 KomplexitÀt

Die Entwicklung und Anwendung von Handelsalgorithmen erfordert programmier- und finanztechnisches Fachwissen. Dies kann fĂŒr viele Trader ein Hindernis sein.

Systemfehler

Automatisierte Handelssysteme sind anfĂ€llig fĂŒr technische Probleme wie Soft- und Hardwarefehler oder Verbindungsprobleme. Ohne professionelle Handhabung können diese zu erheblichen finanziellen Verlusten fĂŒhren.

Fazit

Beim algorithmischen Handel werden Computerprogramme eingesetzt, um Trades automatisch nach vordefinierten Regeln und Kriterien auszufĂŒhren. WĂ€hrend er zahlreiche Vorteile wie erhöhte Effizienz und emotionsfreie Handelsentscheidungen hat, ist er auch mit gewissen Herausforderungen wie einer hohen technischen KomplexitĂ€t und dem Risiko von SystemausfĂ€llen verbunden.

WeiterfĂŒhrende LektĂŒre

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