Was ist Algo-Trading? Eine Einführung in Trading Algorithmen (2024)

Algorithmisches Trading (kurz: Algo Trading) umfasst einen Bereich des Tradings, bei dem regelbasierte, quantitative Systeme an der Börse mithilfe von Algorithmen automatisiert ausgeführt werden. Trading Algorithmen können zur Anwendung von unterschiedlichen Trading-Strategien verwendet werden. Dabei gewinnt das Algo Trading seit mehreren Jahrzehnten stetig an Beliebtheit und wird inzwischen auch von immer mehr Privatanlegern genutzt.

Um dir beim Trading lernen zu helfen, stellen wir in diesem Artikel die wichtigsten Grundlagen zum Algo Trading zusammen. Dabei gehen wir auf die Definition, Tipps in der Praxis sowie auf wesentliche Vor- und Nachteile des Tradings mit Algorithmen ein. Die Informationen sollen dir bei der Entscheidung helfen, ob du möglicherweise selbst den Weg zum Algo Trader gehen möchtest, oder ob du lieber bei herkömmlichen Trading Strategien bleiben solltest.

1. Was ist Algorithmisches Trading?

Algorithmisches Trading ist die Kombination von regelbasierten Handelssystemen und programmierten Codes zur automatisierten Ausführung von Transaktionen. Doch wer genau handelt eigentlich mit Trading Algorithmen und kannst du als Privatanleger ebenfalls mit automatisiertem Trading an der Börse handeln?

Was ist ein Trading Algorithmus?

Ein Trading Algorithmus ist der Code, der auf Grundlage mehr oder weniger komplexer Formeln und finanzmathematischer Modelle bestimmte Trades automatisch ausführt. Grundlage hierfür ist eine regelbasierte Trading Strategie.

Im Trading Algorithmus werden Variablen wie der aktuelle Kurs, das gehandelte Wertpapier sowie das Handelsvolumen definiert. Außerdem kann der Algorithmus mit dem Handelssystem, also der Trading-Plattform, interagieren.

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In der Regel wird ein Trading Algorithmus unter menschlicher Aufsicht verwendet. Folglich trifft der Algorithmus die Entscheidung über die Transaktion, diese wird allerdings von dir als Trader ausgeführt.

Auf diesem Wege kannst du die Qualität der algorithmischen Empfehlung überprüfen und den Algorithmus optimieren. Sollten sich die Rahmenbedingungen verändert haben, kann eine Anpassung deines Codes erforderlich sein.

Algo Trader nutzen zum Teil Handelssysteme auf unterschiedlichen Zeitebenen. Dabei können Algorithmen im Bereich des High Frequency Tradings (HFT, deutsch: Hochfrequenzhandel) genutzt werden, aber auch langfristige Strategien lassen sich mithilfe von Algorithmen automatisiert oder teil-automatisiert umsetzen.

Geschichte des algorithmischen Tradings

Die Wurzeln des algorithmischen Tradings liegen in der Einführung computergestützte Handelssysteme, die etwa seit den 1970er Jahren auf den US-Finanzmärkten immer beliebter wurden.

Mit der Zeit bauten immer mehr Finanzinstitutionen und Banken ihre Infrastrukturen aus, um im Bereich des Hochfrequenzhandels und der automatisierten Abwicklung von Order-Aufträgen Schritt halten zu können.

Die meisten Trading Algorithmen werden bis heute von institutionellen Tradern und Vermögensverwaltern angewendet. Für Privatanleger gibt es schließlich eine große Anzahl an Hürden, um selbst einen Trading Algo zu entwickeln und sicher an den Finanzmärkten handeln zu lassen. Trotzdem nimmt die Zahl privater Trading Algorithmen aufgrund des technologischen Fortschritts stetig zu.

Mit einer zunehmenden Anzahl unterschiedlicher Trading Algorithmen an den modernen Börsen steigt jedoch auch die Volatilität und die Geschwindigkeit des Handels deutlich an.

Informationen sind mittlerweile in Echtzeit verfügbar. Mithilfe von automatisierten Handelssystemen lassen sich Reaktionszeiten minimieren, sodass bestimmte Auswirkungen sofort zu Gegenreaktion in Form von Käufen oder Verkäufen führen.

Algo Trading für Privatanleger

Wer einen Trading Algorithmus programmieren und in der Praxis verwenden möchte, benötigt:

• ein regelbasiertes Handelssystem,
• einen Code zur automatisierten Umsetzung des Systems sowie
• die erforderliche Hardware, um den Code mit Brokern zu verbinden und auf Grundlage von Echtzeitdaten laufen zu lassen.

Lange war das algorithmische Trading nur für Finanzinstitutionen zugänglich. Die Ursache lag dabei insbesondere im letzten Punkt, nämlich der benötigten Hardware. Durch die Verbreitung des Internets und immer leistungsfähigere Rechner sind inzwischen jedoch auch zunehmend Privatanleger in das Algo Trading vorgerückt.

Die Verbreitung von algorithmischer Trading-Software und verschiedenen Algo-Trading-Strategien auf bestimmten Trading Foren halfen dabei, die Popularität des Themas weiter zu stärken.

Wenn du dich also für das Thema interessierst und selbst ein Algo Trader werden möchtest, solltest du dich in der heutigen Zeit von den Hürden nicht abschrecken lassen.

2. Mit einem automatisierten Handelssystem zum Algo Trading

Aufgrund der Tatsache, dass die meisten Algo Trader ihre Geheimnisse für sich behalten, ist es ziemlich schwer, öffentlich verfügbare Informationen über algorithmische Trading Strategien zu finden.

In der Öffentlichkeit wird wenig darüber gesprochen, da nur ein geringer Teil der Privatanleger weiß, wie man mit Algo Trading Geld verdienen kann.

Schließlich sind die Hürden vergleichsweise groß. Wer als Algo Trader erfolgreich sein möchte, benötigt mathematisches Wissen, Programmierkenntnisse und Erfahrungen im Data Mining. Welche weiteren Voraussetzungen du benötigst und wie das algorithmische Trading in der Praxis funktioniert, klären wir in diesem Abschnitt.

Voraussetzungen für ein algorithmisches Tradingsystem prüfen

Wenn du Algo Trader werden möchtest, musst du ein gutes Verständnis von Statistik und mathematischen Grundlagen haben. In der Regel werden beim Algo Trading eine Reihe von Parametern aus der technischen Analyse und der Fundamentalanalyse ausgewertet.

Dabei solltest du dich jedoch im Vorfeld bereits auf bestimmte Faktoren konzentrieren, um bei den statistischen Auswertungen nicht den Überblick zu verlieren. Eine Orientierung findest du im Abschnitt 3 zu den algorithmischen Trading-Strategien.

Um die Auswertung schnell und genau auszuführen, sind grundlegende Programmierkenntnisse erforderlich. Hierbei kannst du beispielsweise Python, MATLAB oder R verwenden.

Schritt 1: Algo-Trading-Strategie finden

Am Anfang einer jeden Entwicklung von algorithmischen Trading Strategien steht die Recherche. Wie bereits festgestellt, ist es zum Teil schwierig, funktionierende Trading-Strategien zu finden. Trotzdem werden jedoch auch im öffentlichen Bereich viele Ansätze diskutiert und Trading Setups gegenübergestellt.

Häufig liegt der Schritt von einem allgemeinen bekannten Trading Ansatz hinzu einer profitablen Trading Strategie in der quantitativen Optimierung von Parametern. Du wirst feststellen, dass genau diese Informationen wenig bis gar nicht veröffentlicht werden. Genau diese Optimierung sollte also deinZiel als Algo-Trader sein.

Nachdem du dich auf eine Trading Idee festgelegt hast, musst du entscheiden, welche Daten und Informationen du berücksichtigen möchtest. Um die statistischen Zusammenhänge auswerten zu können, musst du diese Daten zusammentragen und anschließend über Korrelation Tests oder ähnliche Verfahren mit deinen aufgestellten Hypothesen zur Trading Idee vergleichen.

Schritt 2: Backtesting der algorithmischen Trading Strategie

Sobald du dein Trading-Modell entwickelt hast, solltest du ausreichend Zeit für das Backtesting einplanen. Das Ziel sollte es sein, dein quantitatives Modell zu überprüfen und zu belegen, dass deine Strategie eine positive Rendite erwirtschaftet.

Bedenke jedoch, dass das Backtesting keine Garantie für zukünftige Erfolge liefern kann. Je besser du dein Modell und die Beziehungen der quantitativen Daten zueinander verstehst, umso besser kannst du die Wahrscheinlichkeiten einschätzen, ob dein Modell auch zukünftig profitabel ist.

Um ein Backtesting durchzuführen, benötigst du eine Menge historischer Daten. Hierbei kannst du auf Datenanbieter für bestimmte Anlageklassen und Wirtschaftsdaten zugreifen. Eine kleine Übersicht von Datenbeispielen und Anbietern ist nachfolgend dargestellt.

Die Tabelle könnte schier unendlich fortgeführt werden. Wichtig bei der Auswahl der Daten ist es, auf die Verlässlichkeit und den logischen Zusammenhang zu deiner Trading-Idee zu achten. Dies erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit für zukünftige Trading-Erfolge.

Zeil des Backtestings sollte sein, eine möglichst hohe Verlässlichkeit von Datenprognosen zu finden und sowohl Drawdowns als auch die Auswirkungen von Transaktionskosten korrekt zu analysieren und in deinem Modell zu berücksichtigen.

Schritt 3: Management von Risiko und Portfolio

Wenn das Backtesting zufriedenstellend gelaufen ist, solltest du dich im nächsten Schritt mit dem Risikomanagement und der Einordnung der Strategie in dein Portfolio auseinandersetzen.

Neben dem klassischen Risikomanagement gehören jedoch auch das quantitative Risiko und das technologische Risiko zum Risikomanagement des Algorithmischen Tradings. Dies bezieht sich auf folgende Szenarien:

• Verzerrung und Unzuverlässigkeit von historischen Daten

• Ausfall von Servern und Trading Algorithmen

Während das erste Risiko sich vor allem darauf bezieht, dass dir in den Schritten 1 und 2 Fehler bei der Aufstellung und dem Backtesting einer Algo-Trading-Strategie unterlaufen sind, zielt das zweite Risiko auf ein technisches Versagen der genutzten Infrastruktur ab.

Wenn du mit großen Beträgen handelst, die einen gewichtigen Teil deines Gesamtvermögens ausmachen, könnte eine Unterbrechung der Datenverbindung zum falschen Zeitpunkt ein gewaltiges Problem darstellen.

Aber auch das Szenario, dass dein Broker aufgrund technischer Probleme vorübergehend nicht erreichbar ist oder dein Trading Algorithmus eine Sicherheitslücke hat, kann zu hohen Verlusten führen, wenn du dich nicht im Voraus mit möglichen Absicherungsmöglichkeiten beschäftigst.

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3. Praxis im Algo-Trading: Strategien, Software und Erfahrungen

Wir haben dir bereits erklärt, dass das algorithmische Trading nicht ohne eine sichere Programmierung von Codes für die Ausführung von automatisierten Handelssystemen funktioniert.

Trader programmieren zum Teil auch mehrere Codes, die jeweils unterschiedliche Trading-Strategien umsetzen. In diesem Abschnitt gehen wir auf eine Themenauswahl ein, die für die Umsetzung vom Algo-Trading in der Praxis wichtig sind.

Algo Trading Strategien finden

Der erste Schritt eines Algo Traders besteht darin, eine klare Strategie zu finden, die zu einhundert Prozent quantifizierbar ist. In einem algorithmischen Code bleibt kein Platz für subjektive bzw. qualitative Interpretationen. Wie kann eine Algo-Trading-Strategie also aussehen? Nachfolgend findest du eine Übersicht beliebter Ansätze für Strategien im Algo Trading.

Algo Trading Software – Unsere Top 4

Nachdem wir nun eine Auswahl an häufig genutzten Trading Ansätzen für Algorithmen kennengelernt haben, möchten wir dir in diesem Abschnitt eine kleine Auswahl an Algo Trading Software vorstellen.

Interactive Brokers ist eine der populärsten Trading Plattformen. Sie ermöglicht das Echtzeit-Trading auf rund 150 Märkten. Zusätzlich kannst du auch Trading Strategien simulieren und die Profitabilität testen. Mit Interactive Brokers kannst du aber auch algorithmisches Trading mit erschwinglichen Preisen realisieren. Die Plattform bietet gleich mehrere Algo Strategien, wie z.B. Adaptive Algo, Close Price, Accumulate/ Distribute Algo und andere. Zusätzlich können algorithmische Ordertypen von Drittanbietern verwendet werden.

In Deutschland kannst du die Plattformen von Estably oder Lynx verwenden, da diese auf der IT von Interactive Brokers basieren.

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Mit NinjaTrader kannst du ebenfalls automatisierte Handelssysteme erstellen. Dabei setzt die Software auf eine Kombination aus benutzerfreundlichen Low-Code und No-Code Lösungen. Je nach Kenntnissen kannst du aber auch in den Algo Code eingreifen und individuelle Anpassungen vornehmen. Die NinjaTrader Plattform kann zusätzlich auch für Charting, Marktanalysen und Live Trading genutzt werden. Um auf Premium Funktionen, wie z.B. den automatisierten Handel und das Backtesting, zugreifen zu können, musst du jedoch die Software kaufen.

Coinrule ist eine Lösung für das Erstellen von Trading Bots und automatisierten Handelssystemen auf dem Krypto Markt. Die Plattform legt hohen Wert auf Einfachheit, sodass du die Plattform auch als Trading Anfänger anwenden kannst. Die Plattform ist direkt mit populären Kryptowährungsbörsen wie Binance, Kraken und Coinbase verbunden. Bei der Erstellung von Krypto Trading Algos kannst du über 150 Regeln verwenden, um deine eigene Strategie zu erstellen.

eToro ist eine der bekanntesten Social Trading Plattformen mit mehreren Millionen Tradern auf der ganzen Welt. eToro ist zwar keine klassische Algo Trading Plattform. Allerdings kannst du eToro trotzdem für die Ausführung automatisierter Handelssysteme verwenden, indem du erfolgreiche Trader kopierst. Neben eToro gibt es auch weitere Anbieter wie wikifolio, die das automatisierte Copy Trading als passive Einkommensquelle anbieten.

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Erste Erfahrungen mit Algo-Trading

Wenn du selbst Erfahrungen im Algo Trading sammeln möchtest, kannst du mit den oben gezeigten Strategien und Software Tools einen Einstieg wagen. Als Trading Anfänger im Algo Trading kannst du eine steile Lernkurve erwarten, musst jedoch auch einiges an Zeit und Fleiß in das Lernen über finanzmathematische Modellierung, programmieren von Trading Strategien und die statistische Auswertung (Backtesting) stecken.

Wenn du Erfahrungen im Programmieren mitbringst oder im Studium oder Job bereits große Datenmengen strukturieren und analysieren musstest, kannst du möglicherweise schneller einen Trading Algo entwickeln, als du im ersten Moment denkst. Viele der Algo Trading Softwares machen es dir sehr leicht, ein Handelssystem automatisiert umzusetzen.

4. Vor- und Nachteile vom Algorithmischen Trading

In den bisherigen Abschnitten hast du bereits viele wichtige Grundlagen für den Einstieg ins Algo Trading kennengelernt. In diesem Abschnitt vergleichen wir nun eine Auswahl an Vorteilen und Nachteilen des Algorithmischen Tradings. Was gilt es also zu berücksichtigen, wenn du den Einstieg ins automatisierte Trading suchst?

Vorteile von Trading Algorithmen

• Regelbasierte Ausführung von Strategien ohne Emotionen

• Hohe Effizienz und Geschwindigkeit bei der Ausführung

• Auch zum Backtesting von Trading Strategien geeignet

• Bereitstellung von Liquidität und Reduzierung von Spreads

Insgesamt kann algorithmisches Trading viele Vorteile gegenüber traditionellem und manuellem Trading bieten. Dabei kannst du insbesondere daraufsetzen, dass die Emotionalität aus dem Trading genommen wird, wenn du deinen Handel mit Algorithmen automatisierst. Neben der geringeren emotionalen Beeinflussung hat der Algo-Handel noch weitere Vorteile, wie beispielsweise eine effiziente und schnelle Ausführung der zuvor definierten Trading Strategie.

Beim Backtesting wird eine Trading Strategie anhand historischer Daten getestet. Mithilfe von Algorithmen für das Backtesting siehst du als Trader, wie die Strategie in der Vergangenheit abgeschnitten hätte.

Von institutionellen Anlegern wird der algorithmische Handel genutzt, um Arbitrage Chancen zu nutzen und in der Folge Transaktionskosten für andere Marktteilnehmer zu senken. Durch die unzähligen Trading Bots wird Liquidität in den Markt gebracht, da fast immer ein Käufer oder Verkäufer als Handelspartner bereitsteht.

Nachteile von Trading Algorithmen

• Unreflektierte Ausführung von Regeln ohne Berücksichtigung des Umfelds

• Gefahr von Flash-Crashs und Liquiditätsengpässen

• Kenntnissen in Programmierung und Ökonometrie erforderlich

• Hohes Verlustrisiko bei Sicherheitslücken oder Programmierfehlern

Neben den Vorteilen sind jedoch auch Nachteile beim Algo Trading zu berücksichtigen. So kann beispielsweise die schnelle Ausführung von Aufträgen zu einem Problem werden, wenn mehrere Aufträge gleichzeitig ausgeführt werden. In der Vergangenheit wurden mehrere Flash-Crashs durch gleichlaufende Algorithmen initiiert, beispielsweise im Jahr 2010 oder auch im Corona-Crash 2020, als der Markt nicht genügend Liquidität zum Auffangen der Kursrücksetzer hatte.

Ein weiterer Nachteil des algorithmischen Handels besteht darin, dass Trader ein hohes Maß an Wissen in unterschiedlichen Disziplinen benötigen. Während in einem Finanzinstitut Experten aus unterschiedlichen Fachbereichen ihr Wissen bündeln können, musst du als Privatanleger alle Disziplinen beherrschen, um einen profitablen Trading Bot zu programmieren.

Wenn du Fehler in deinem Code hast oder die API-Verknüpfungen zu deinem Broker nicht sicher sind, drohen zudem hohe Verluste, die nachträglich nicht mehr korrigiert werden können.

5. Fazit: Kann man mit Algo Trading schnell reich werden?

Das algorithmische Trading kombiniert regelbasierte und quantifizierbare Trading-Strategien mit programmierten Codes, die das Handelssystem automatisiert ablaufen lassen. Dabei können unterschiedliche Strategien auf verschiedenen Zeitebenen verknüpft werden, um das Gesamtportfolio zu optimieren und die Volatilität zu reduzieren.

Aufgrund des technologischen Fortschritts wird das algorithmische Trading auch bei Privatanlegern immer beliebter. Verschiedene Algo Trading Softwares und Plattformen bieten Tradern mit unterschiedlichen Fähigkeiten Lösungen an, um selbst einen Trading Bot zu programmieren und in der echten Börsenwelt zu verwenden.

6. Häufige Fragen zum Algo-Trading