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Die Macht und Ohnmacht der Algorithmen – und ihr neuer Gegenspieler

An einem normalen Tag entstehen an der Deutschen Börse über 1 Milliarde Kursinformationen – eine unvorstellbare Datenmenge

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Eine Entwicklung hat sich Bahn gebrochen: Der größte Teil des Aktienhandels wird von automatisierten Programmen durchgeführt, der Parketthandel sind tempi passati.

An einem normalen Tag entstehen zum Beispiel an der Deutschen Börse über eine Milliarden Kursinformationen – eine Datenmenge, die jenseits der menschlichen Vorstellungskraft liegt.

Automatisierter Handel wird von Hedgefonds, Pensionsfonds, Investmentfonds, Banken und anderen institutionellen Anleger genutzt, um all das automatisch zu bewerten und umzusetzen.

Das Algorithmus-Trading kann für verschiedene Strategien benutzt werden: Market Making, Intermarket Spreading, Arbitrage, Trendfolgemodelle oder einfach Spekulation.

Höhere Effizienz, bessere und schnellere Informationen: Das sind nur einige der Chancen durch die Algorithmen bei Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI, die Ökonomen beim Weltwirtschaftsforum (WEF) in Davos herausstellten. Doch die Experten warnten auch davor, dass ohne eine angemessene Kontrolle die KI-Innovationen neue systemische Risiken im Finanzsystem mit sich bringen und die Ansteckungsgefahr erhöhen.

 

Der legendäre Flash Crash

Am 6. Mai 2010 fiel der Dow Jones innerhalb von 8 Minuten um über 1000 Punkte. Der Dow Jones verlor zeitweise sogar mehr als 9 Prozent und innerhalb von 10 Minuten wurden beinahe 1,3 Milliarden Aktien gehandelt. Zahlreiche Titel fielen vorübergehend innerhalb von Minuten auf einen Bruchteil ihres ursprünglichen Kurses, manche um bis zu 99 Prozent.

Wie sich Jahre später herausstellte, hat eine Marktmanipulation durch einen Händler den Crash mit ausgelöst. Die US-Strafverfolgungsbehörden ermittelten ab April 2015 gegen einen einzelnen Daytrader, Navinder Singh Sarao, der zugunsten eigener Hochfrequenz-Handelstransaktionen betrügerische Börsenmanipulationen vorgenommen hatte. Dabei wurden entsprechend viele Aufträge versendet, dann jedoch direkt wieder zurückgezogen, um den Markt zu manipulieren. In der Szene ist diese Taktik als „Spoofing“ (Verschleierung) bekannt.

Manche, die ihre Bestände an Aktien stopgesichert hatten, mussten gewaltige Verluste einstecken. Die Stopps griffen sehr spät, also zu tiefen Kursen, aber bis man mit Rückkäufen wieder reagieren konnte, lagen die Kurse bereits wieder auf alten Höhen. Eine neue, gefährliche Zeit.

Die Algorithmen (KI – Mustererkennung auf Speed) versuchen aus den Daten, die sie auswerten, Entscheidungen über Kauf oder Verkauf zu generieren, indem sie Vergleiche anstellen.

 

 

Was wirklich zählt

Im Prinzip geht es immer noch um Konjunktur und Unternehmensergebnisse, die man antizipieren will. Deshalb gibt es den größten Einsatz immer an den Vortagen zu den Quartalszahlen der Unternehmen.

Langfristig entscheiden die Unternehmensgewinne über den Stand der Indizes und da können Algos noch so oft hin- und herverkaufen.

Beispiel: Die Firma Quandl, die sich auf elektronischen Handel spezialisiert hat. Sie kauft Satellitenbilder von Rohstoffverladehäfen. Die Fotos werden von Programmen ausgewertet, die selbstständig Stückgutfrachter und Tanker auf den Aufnahmen identifizieren. So kann man den Kunden jederzeit sagen, wie viel Eisenerz gerade aus den Minen in Australien nach China unterwegs ist. Die meisten Kunden sind Quant-Fonds, die mit künstlicher Intelligenz auf Rohstoffpreise wetten.

Ähnliches macht auch unser Markus Fugmann an der Elbe, wenn er die Containerschiffe auf ihren Beladungszustand checkt, ein alter Hut also  🙂

Börsen sind nach wie vor Preisfeststellungssysteme für die Zukunft, allerdings jetzt mit Hilfe von Computerprogrammen. Auch diese werden sich wieder kannibalisieren und auf Dauer wird es ihnen nicht gelingen den Markt zu schlagen, so wie es in der Vergangenheit war. Jedes System verliert, wenn es im großen Stile Anwendung findet, an Effizienz. Leider steigen mit den ultraschnellen Verfahren auch die Gefahren, auch wenn man nach den Erfahrungen des Oktobers 1987 automatische Systeme zur Handelsunterbrechung eingeführt hat.

Dazu äußerte sich der Chefanleger des Hedgefonds Two-Sigma, Duncombe.

„Machine Learning birgt auch ein großes Risiko: Es ist leicht, zu viel in die Daten hineinzuinterpretieren.“ Algorithmen fielen oft auf trügerische Muster herein, „die nur entstehen, weil eine Zeit lang alle darauf wetten“. Diese Datenchimären würden immer stabiler, je mehr Trader aufspringen – um schließlich zu kollabieren und einen Crash auszulösen

 

Die Rolle der Notenbanken

Und was hat das mit den Notenbanken zu tun? Jede Menge. Sie sorgen dafür, dass das Geld billig bleibt und durch ihre ständigen Anleihekäufe für einen „manipulierten Geldmarkt“ und für TINA (there is no alternative). Der Krug geht so lange zum Brunnen, bis er bricht.

Was den Programmen bisher noch nicht gelungen ist, ist der Umgang mit dem Inhalt der Tweets von Donald Trump. Man kann auch nicht erahnen, wann er zuschlagen wird, oftmals außerhalb der Börsenzeiten. Wenn die Nachricht online ist, muss man erst abschätzen, ob sie marktrelevant ist. Für Donald Trump gibt es kein Muster. Eine neue Herausforderung für die Algos.

 

 

Von Argonne National Laboratory’s Flickr page – originally posted to Flickr as Blue Gene / PFrom Argonne National LaboratoryUploaded using F2ComButton, CC BY-SA 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=6412306

4 Kommentare

4 Comments

  1. Übelkeit

    21. Mai 2019 13:11 at 13:11

    Wie konnte es eigentlich 2010 zu dem Flashcrash kommen, wenn doch seit 1987 automatische Systeme dies verhindern sollen.

    • Wolfgang M.

      21. Mai 2019 13:29 at 13:29

      @Übelkeit. Weil die Sperre erst bei 10 Prozent eingezogen war und der Dow verlor 9 Prozent.

  2. Prognosti

    21. Mai 2019 13:51 at 13:51

    Wieder ein guter Bericht von Wolfgang M.. Meine kürzlichen Äusserung , dass gegenwärtig das Börsengeschehen ein Wette auf das Verhalten ( Twittern ) von Trump ist, wird somit bestätigt.
    Den Bericht von gestern ( vom anderen Müller) ,wo wieder einmal die schlechte Trefferquote der Crashpropheten betont wurde , finde ich unangebracht, da wir doch alle wissen ,dass in kurzer Zeit mindestens zweimal die Notenbanken in extremis das“ nicht sein dürfende „ verhindern mussten.
    Da wie von Wolfgang M. erwähnt langfristig die Kurse , seien sie überschiessend oder unterschliessend,
    einem Mittelwert annähern, sind die fundamentalen Trefferquoten der Propheten nur im Timing verfälscht.

  3. Ranzentier

    21. Mai 2019 15:18 at 15:18

    …am 05.02.2018 gab es doch auch einen Flashcrash…damals mehr als 10 % nach meiner Erinnerung…da gab es aber auch keine Aussetzung des Handels…ich würde vermuten, da holen sich die großen Player unten die Stopkurse und sammeln ein und schwups geht es wieder hoch…kein normaler Anleger hat dagegen eine Chance…und dann geht es immer langsam weiter nach oben…nur eben ohne den mit Stopkurs, der ist ja raus.

    Auch wenn es nicht zum trading gehört…wahrscheinlich muss man nur mit virtuellen eigenen Stopkursen arbeiten…ansonsten ist man für die großen Player, die den Komplettüberblick haben leicht ausrechenbar…

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