Quantitativer Handel

Quantitativer Handel ist die Verwendung von hochentwickelten mathematischen und statistischen Modellen und Berechnungen, um profitable Gelegenheiten an den Finanzmärkten zu erkennen.

Quantitativer Handel ist dafür bekannt, dass er fortschrittliche moderne Technologien auf riesigen Datenbanken implementiert, um umfassende Analysen der auf dem Markt vorhandenen Chancen zu erstellen.

Für quantitative Trader sind Preis und Volumen die wichtigsten Variablen und je größer der Datensatz ist, desto besser.

Der Handel wurde schon immer mit der Vorhersage des Wetters verglichen und wenn dem so ist, dann sind quantitative Trader das äquivalent zu modernen Echtzeit-Meteorologen, die die neuesten hochmodernen Geräte verwenden, um das Wetter an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt zu bestimmen.

Zugegeben, die Ergebnisse mögen nicht immer genau sein, aber die Erfolgsquote ist in der Regel mehr als ordentlich und alle Vorhersagen basieren sowohl auf einer riesigen historischen als auch auf einer aktuellen Datenbank.

Wie quantitativer Handel funktioniert

Quantitativer Handel ist weitgehend datengesteuert und verwendet rein statistische und mathematische Modelle, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse zu ermitteln. Es erfordert eine Menge Rechenleistung für umfangreiche Untersuchungen und stellt aus zahlreichen numerischen Datensätzen schlüssige Hypothesen auf.

Aus diesem Grund war quantitativer Handel lange Zeit nur den Top-Finanzinstituten und vermögenden Privatpersonen vorbehalten. In den letzten Tagen wird es jedoch zunehmend auch von Privatanlegern genutzt.

Ein Beispiel für ein quantitatives Modell wäre die Analyse des Aufwärtsdrucks auf die McDonald’s Aktie (MCD) an der NYSE während der Mittagszeit.

Ein Quant würde dann ein Programm entwickeln, um dieses Muster über die gesamte Historie der Aktie zu analysieren. Wenn festgestellt wird, dass dieses Muster in über 90% der Zeit auftritt, dann wird das entwickelte quantitative Handelsmodell vorhersagen, dass das Muster in 90% der Zeit in der Zukunft wiederholt wird.

Quantitativer vs. Algorithmischer Handel

Die Idee des quantitativen Handels ist es, solide Handelsideen zu generieren, indem man rein mathematische Modelle verwendet. Ein quantitativer Trader recherchiert und analysiert historische Daten und wendet dann fortschrittliche mathematische und statistische Modelle an, um Handelsmöglichkeiten auf dem Markt zu erkennen. Die Handelsideen können dann manuell oder automatisch auf dem Markt ausgeführt werden.

Wie bereits erwähnt, war quantitativer Handel aufgrund der erforderlichen Rechenleistung schon immer eher bei Finanzinstituten verbreitet. Aber der Fortschritt der Technologie, insbesondere bei den Cloud-Computing-Ressourcen, hat die Türen für durchschnittliche Einzelhändler geöffnet, die sich ebenfalls in diesem Bereich versuchen können.

Im Gegensatz dazu beinhaltet der algorithmische Handel die Verwendung von Algorithmen, um Handelsmöglichkeiten auf dem Markt zu erkennen und auszunutzen.

Das bedeutet im Grunde, dass der algorithmische Handel eine Handelsidee mit Hilfe von kodierten Algorithmen in eine Handelsstrategie umwandelt. Algorithmen haben also die Aufgabe, Handelsstrategien zu automatisieren.

Algorithmische Trader können alle Aspekte der Handelsaktivität automatisieren, vom Marktscanning und der Signalgenerierung bis hin zur Orderausführung und dem Marktaustritt. In keiner der Phasen ist ein menschliches Eingreifen erforderlich.

Während quantitative Händler mathematische Modelle nutzen, um Handelssignale zu generieren, verwenden algorithmische Händler oft traditionelle technische Analysemethoden, wie z.B. Candlestick-Muster und eine Kombination von technischen Indikatoren.

Darüber hinaus wenden quantitative Trader ausgefeilte Methoden an, während algorithmische Trader sowohl einfache als auch fortgeschrittene Strategien auf dem Markt umsetzen können.

Es gibt eine offensichtliche überschneidung zwischen quantitativem und algorithmischem Handel, aber die subtilen Unterschiede können eine wichtige Rolle spielen.

Dann gibt es noch HFT (High-Frequency Trading), bei dem es darum geht, mit Hilfe von Spitzentechnologien die Vorteile der Ausführungsgeschwindigkeit zu nutzen.

Im Wesentlichen zielt HFT darauf ab, einen mechanischen Vorteil auf dem Markt zu erlangen. HFT ist im Prinzip eine Untergruppe des quantitativen Handels, allerdings ist er sehr schnell.

Quantitativer Handel ist jedoch nicht an eine super hohe Ausführungsgeschwindigkeit von Aufträgen gebunden. Stattdessen kann er langsam, mittelschnell oder schnell sein. Es ist nicht ungewöhnlich, dass quantitative Trader Positionen im Markt platzieren, die bis zu einem Jahr bestehen können.

Quantitative Handelssysteme

Quants entwickeln Systeme, die ihnen helfen, die besten mathematischen Wahrscheinlichkeiten auf dem Markt zu finden. Es gibt zahlreiche verschiedene quantitative Handelssysteme, aber sie haben alle 4 Kernkomponenten: Strategie, Backtesting, Execution und Risikomanagement.

Strategie-Identifikation

Dies ist im Wesentlichen die Forschungsphase eines quantitativen Handelssystems. Die Art der Strategie muss zu dem Portfolio passen, das der Trader anwenden möchte.

Zum Beispiel kann ein Aktienhändler eine mittelfristige Strategie implementieren, die versucht, von Gewinn- und Dividendenmeldungen zu profitieren, während ein Devisenhändler eine kurzfristige Strategie anwenden kann. Die Häufigkeit des Handels ist ein wichtiger Aspekt des quantitativen Handels.

Es gibt verschiedene Arten von Strategien, die entwickelt werden können, wie z. B. Mean Reversion, Trendfolge oder Momentum Trading.

Die Absicht dieser Phase ist es, alle notwendigen Daten zu sammeln, um die Strategie für maximale Renditen und minimales Risiko auf dem Markt zu optimieren. Es geht darum, eine Strategie effektiv in ein mathematisches Modell zu verwandeln.

Backtesting

Backtesting wird durchgeführt, um die identifizierte Strategie zu qualifizieren. Hier kommen die gesammelten Daten zum Einsatz.

Beim Backtesting wird die Strategie auf vergangene Daten angewendet, um festzustellen, wie zuverlässig sie sich im Markt verhalten hätte.

Zugegeben, der Erfolg hier ist keine Garantie für die zukünftige Performance, aber es ist ein guter Indikator für die Art von Renditen, die von der Strategie im realen Markt erwartet werden können.

Das Backtesting ermöglicht es, die Strategie zu verbessern und zu optimieren, da dadurch inhärente Schwächen aufgedeckt werden können.

Fehler können unvorhersehbare Drawdown-Levels oder sogar eine hohe Volatilität in den Performance-Levels sein. Um genaue Backtesting-Ergebnisse zu erzielen, müssen die vorhandenen Daten von hoher Qualität sein, genau wie die verwendete Software-Plattform.

Ausführung

Jedes Handelssystem muss ein Ausführungselement besitzen, d.h. wie die generierten Handelssignale auf dem Markt platziert werden.

Die Ausführung kann manuell (jedes Detail wird vom Händler eingegeben), halb-manuell (Ein-Klick-Handelsaufforderung) und automatisiert (kein menschliches Eingreifen erforderlich) erfolgen.

Zu den wichtigsten Aspekten der Ausführung gehören die Handelskosten (Spreads, Kommissionen oder Steuern), Slippage und die Broker-Schnittstelle.

Eine gute Ausführung ermöglicht es einem Handelssystem, optimal zu arbeiten und jederzeit die besten Preise auf dem Markt zu erzielen.

Risikomanagement

Der Handel an den Finanzmärkten ist von Natur aus ein riskantes Unterfangen. Ein wichtiger Bestandteil von quantitativen Handelssystemen ist daher das Risikomanagement.

Risiko ist im Wesentlichen alles, was die erfolgreiche Performance eines quantitativen Handelssystems beeinträchtigen kann.

Auf dem Markt sind Quants mit verschiedenen Arten von Risiken konfrontiert. Es gibt natürlich das Marktrisiko, was bedeutet, dass Preisänderungen der zugrundeliegenden finanziellen Vermögenswerte schnell und dynamisch sein können, wodurch es zu Verlustgeschäften kommt.

Diese Art von Risiko ist jenes, auf das sich Trader am meisten konzentrieren, und es kann durch die Installation von Parametern wie Stop Losses, Einsatzhöhe, Handelszeiten, handelbare Märkte oder sogar Leverage-Level gemildert werden. Aber dies ist nicht das einzige Risiko, dem Quants ausgesetzt sind.

Es gibt auch eine effiziente Kapitalallokation auf verschiedene Assets, ein Technologierisiko, ein Broker-Risiko und sogar ein Persönlichkeitsrisiko (aber das kann mit Automatisierung gemildert werden).

Wie in jedem Geschäft wird ein striktes Risikomanagement im quantitativen Handel dafür sorgen, dass Sie geschützt sind, aber immer noch ausreichend offen für zahlreiche profitable Möglichkeiten auf lange Sicht.

Vor- und Nachteile des quantitativen Handels

Der Hauptvorteil des quantitativen Handels besteht darin, dass die massive Rechenleistung Anlegern Zugang zu breiteren Marktchancen verschafft.

Investoren können zahlreiche Märkte zur gleichen Zeit handeln und dabei mehrere Handelsstrategien anwenden, ohne dabei an Qualität oder Konsistenz zu verlieren.

Sie müssen sich keine Sorgen machen, dass sie die Handelsrisiken am Markt nicht aktiv überwachen oder verfolgen können.

Quantitativer Handel eliminiert auch das Risiko des subjektiven Handels im Markt. Die Gefahr menschlicher Emotionen und Voreingenommenheit wird durch den Einsatz von Mathematik in der Handelsaktivität eliminiert.

Trader sollten Vertrauen in ein Handelssystem finden, das gründlich getestet wurde, um sicherzustellen, dass es jederzeit objektive Handelsentscheidungen im Markt trifft.

In einer Zeit, in der Daten ungehindert fließen, ist es schwer, den überblick darüber zu behalten, wie sich dies auf unsere Portfolios auswirken kann. Quantitativer Handel sorgt dafür, dass man nicht jedes einzelne Datenelement überwachen muss, und stellt gleichzeitig sicher, dass jede Handelsgelegenheit mit hoher Wahrscheinlichkeit in den schnellen und dynamischen Finanzmärkten voll genutzt wird.

Aber es gibt auch einige Schattenseiten. Quantitativer Handel war bisher vor allem institutionellen Händlern vorbehalten, da die Einrichtung eines zuverlässigen Handelssystems mit hohen Kosten verbunden ist.

Von der Recherche über die Sammlung hochwertiger Daten bis hin zum Testen und Optimieren ist die Entwicklung eines guten quantitativen Handelssystems ein zeitraubendes und kapitalintensives Unterfangen.

Außerdem erfordert es ein hohes Maß an mathematischen und programmiertechnischen Kenntnissen und Fähigkeiten, über die der durchschnittliche Kleinanleger nicht immer verfügt.

Es gibt zwar einsteigerfreundliche Vorlagen, aber solche Lösungen sind möglicherweise nicht genug.

Es ist auch erwähnenswert, dass ein Quant-Trading-System nur so gut ist wie sein Schöpfer. Die Automatisierung einer profitablen Strategie kann ihre Leistung verbessern, aber es wird schwierig sein, eine mittelmäßige Strategie in einem Markt zu verbessern, der ständig schnell, dynamisch und unvorhersehbar ist.

Quantitative Trading-Strategien

Hier sind einige der gängigsten Strategien, die quantitative Trader verwenden:

Statistische Arbitrage

Dies ist eine Strategie, die darauf ausgelegt ist, die Fehlbewertung von Vermögenswerten auf dem Markt auszunutzen. Statistische Arbitrage-Trades finden innerhalb weniger Sekunden oder Minuten statt, wenn eine zugrunde liegende Börse oder ein zugrunde liegender Dienst einen Vermögenswert nicht gemäß seinem wahren Wert bewertet hat. Die Trades müssen in kurzer Zeit erfolgen, damit das Marktrisiko geringer ist.

Market Making

Dies ist eine Strategie, die darauf abzielt, aus den Geld-/Briefspannen Geld zu machen. Market Making ist einfach der Kauf der besten Geld- und der Verkauf der besten Briefkurse. Market Maker agieren somit als Großhändler auf den Finanzmärkten, wobei ihre Preise die Nachfrage und das Angebot auf dem Markt widerspiegeln. Sie sind nicht unbedingt Brokerfirmen, sondern große Marktteilnehmer, die einen liquideren Markt für Investoren bereitstellen.

Mittlere Umkehrung

Mean Reversion basiert auf der Idee, dass extreme Preise seltene Fälle und vorübergehend sind und dass die Preise von Finanzanlagen langfristig immer zu Durchschnittspreisen tendieren werden. Definierte Abweichungen von den Durchschnittspreisen stellen eine Gelegenheit dar, den zugrunde liegenden Markt zu handeln. Ein Mittelwert kann durch eine komplexe mathematische Formel dargestellt werden oder einfach der Durchschnitt der Preise in den letzten X Perioden, wie der Simple Moving Average. Wenn die Preise um die angegebene Abweichung unter dem Durchschnittspreis liegen, ist das eine Einladung zum Kauf; ebenso ergeben sich Verkaufsgelegenheiten, wenn die Preise um eine vorgegebene Abweichung über dem Durchschnitt liegen.

Direktionale Strategien

Dies sind Strategien, die darauf abzielen, die endgültige Richtung des Marktes auszunutzen. In Märkten wie langfristigen Anleihen und ausgewählten Aktien oder Kryptowährungen können quantitative Handelssysteme bestimmen, wann es eine echte Aufwärts- oder Abwärtsdynamik gibt, so dass sie auf der Welle reiten können. Die Marktrichtung kann anhand von Preisinformationen und Volumendaten aus der Vergangenheit prognostiziert werden; dann können die entsprechenden direktionalen Strategien im Markt implementiert werden.

Ereignis-Arbitrage

Wirtschaftliche Ereignisse, wie z.B. Fusionen und übernahmen am Aktienmarkt, können kurzfristige Gelegenheiten schaffen, die quantitative Trader ausnutzen können. Im Falle von Fusionen und übernahmen besteht die Idee normalerweise darin, die Aktien des kaufenden Unternehmens zu verkaufen und gleichzeitig das zu übernehmende Unternehmen zu kaufen. Die Gefahr von Event Arbitrage besteht darin, dass ein Marktrisiko besteht, falls ein Deal abgebrochen wird, was aufgrund von rechtlichen Herausforderungen oder anderen Komplikationen passieren kann.

Spoofing

Dies ist eine umstrittene Handelstechnik, die bis heute besteht, obwohl sie als geächtet gilt. Sie beinhaltet die Platzierung von Limit-Orders außerhalb der Geld-Brief-Spanne, ohne die Absicht, sie auszuführen. Wenn zum Beispiel der Preis von EURUSD bei 1,2000/1,2005 liegt, kann eine Order bei 1,2010 für eine Kaufposition platziert werden.

Dies schafft eine Illusion von erhöhter Marktnachfrage, aber der störende Algorithmus wird den Handel abbrechen, bevor er ausgeführt wird.

Die Absicht war einfach, einen höheren Verkaufspreis als die vorherrschenden Preise zu erzielen. Dies wird normalerweise mit großen Institutionen in einigen traditionellen Märkten in Verbindung gebracht, aber in modernen Märkten ist es für eine einzelne Einheit schwierig, Preise zu manipulieren.

Abschließendes Wort

Quantitativer Handel wird mit zunehmender Demokratisierung der Technologie auf den Finanzmärkten immer beliebter . Es stellt einen ganzheitlichen Weg dar, um in einem schnellen und dynamischen Markt objektiv zu handeln. Wenn Sie bereit sind, quantitativ zu handeln, ist AvaTrade hier, um Ihnen Zugang zu intuitiven Handelsplattformen zu verschaffen.