{"id":6111,"date":"2013-02-27T19:08:16","date_gmt":"2013-02-27T18:08:16","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.die-linke.de\/digitalelinke\/?p=6111"},"modified":"2013-03-02T22:13:42","modified_gmt":"2013-03-02T21:13:42","slug":"schluss-mit-algotrading","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.die-linke.de\/digitalelinke\/schluss-mit-algotrading\/","title":{"rendered":"Schluss mit Algotrading?"},"content":{"rendered":"

Morgen will der Bundestag in 2. und 3. Lesung das Hochfrequenzhandelsgesetz<\/a> beschlie\u00dfen. W\u00e4hrend der Handel auf den Aktienm\u00e4rkten traditionellerweise von H\u00e4ndlern betrieben wurde, die Kaufs- und Verkaufsauftr\u00e4ge zun\u00e4chst per Zuruf, sp\u00e4ter per Mausklick zur Ausf\u00fchrung brachten, sind mittlerweile gro\u00dfe Teile des B\u00f6rsenhandels automatisiert. Im Rahmen des so genannten Algo-Tradings, des Hochfrequenzhandels (High Frequency Trading \u2013 HFT), sind es Computer, die auf der Grundlage von Algorithmen \u201eEntscheidungen\u201c \u00fcber K\u00e4ufe und Verk\u00e4ufe von Aktien treffen. Sch\u00e4tzungen zufolge<\/a> gehen etwa 60 Prozent der Ums\u00e4tze an der deutschen Xetra-B\u00f6rse auf den Hochgeschwindigkeitshandel zur\u00fcck. Der hohe Anteil des Algo-Tradings am Gesamthandel wird als eine Gefahr f\u00fcr die Stabilit\u00e4t der Aktienm\u00e4rkte gesehen. Einer im April 2010 ver\u00f6ffentlichten Befragung des Mannheimer Zentrums f\u00fcr Europ\u00e4ische Wirtschaftsforschung (ZEW) zufolge vermuten 68 Prozent der Finanzmarktexperten einen negativen bis sehr negativen Einfluss auf die Stabilit\u00e4t der Finanzm\u00e4rkte (vgl. ZEW Finanzmarktreport 18. Jg. April 2010, S. 3).<\/p>\n

Wie Algo-Trading funktioniert, haben Sal L. Arnuk und Joseph Saluzzi im Dezember 2008 in einem vielbeachteten Whitepaper<\/a> erkl\u00e4rt. Institutionelle Anleger, etwa Fonds oder Banken, kaufen oder verkaufen, wenn sie Investitionsentscheidungen treffen, typischerweise nicht nur eine Handvoll Aktien, sondern gro\u00dfe Volumina. H\u00e4ndler geben diese Auftr\u00e4ge in ein automatisiertes Handelssystem ein. Um eine Order erfolgreich und m\u00f6glichst g\u00fcnstig ausf\u00fchren zu k\u00f6nnen, wird sie in mehrere kleine Teile aufgesplittet. Solche Orders sind daran zu erkennen, dass sie typischerweise Volumina von 100 oder 500 St\u00fcck umfassen. Wenn also ein Handelssystem von einem institutionellen Anleger den Auftrag erh\u00e4lt, eine gro\u00dfe Menge Aktien zu einem Preis von bis zu 20,05 Euro zu erwerben, platziert dieses m\u00f6glicherweise zun\u00e4chst eine Kauforder f\u00fcr nur 100 Aktien. Gelingt es, diese zu einem St\u00fcckpreis von 20,00 Euro zu erwerben, so platziert das System als n\u00e4chstes eine Kauforder f\u00fcr 500 St\u00fcck. Ein Hochgeschwindigkeitsrechner kann hieran automatisch erkennen, dass es sich um einen gro\u00dfen Kaufauftrag eines institutionellen Anlegers handelt, der \u201escheibchenweise\u201c ausgef\u00fchrt werden soll. Bevor der Investor damit fortfahren kann, platziert der Hochgeschwindigkeitsrechner ein Kaufangebot f\u00fcr 100 St\u00fcck zum Preis von 20,01 Euro. Da er kurzfristig mehr bietet als der institutionelle Anleger, werden die Verk\u00e4ufer die Aktien an ihn verkaufen statt an jenen. Geschieht dies, platziert der HFT-Algorithmus als n\u00e4chstes ein Verkaufsangebot zum Preis von 20,01 Euro und verkauft die Aktien an den institutionellen Investor weiter. Dieser hat also einen Cent pro Aktie mehr gezahlt als er ohne Zutun des HFT-Algorithmus h\u00e4tte zahlen m\u00fcssen, w\u00e4hrend der HFT-Algorithmus zum gleichen Preis gekauft und verkauft hat. Er hat trotzdem einen Gewinn gemacht, weil der Handelsplatz, der an jeder Transaktion Geb\u00fchren verdient, ihm einen Rabatt von beispielsweise 0,25 Cent gew\u00e4hrt.<\/p>\n

Als besonders problematisch gilt der so genannte Raubtieralgorithmus. Dabei nutzt der HFT-Algorithmus die oben beschriebene Methode, um eine Order als die eines institutionellen Anlegers zu identifizieren. Unter Ausnutzung seines Liquidit\u00e4tsrabatts treibt er den Preis schrittweise in die H\u00f6he, bis er das vom institutionellen Anleger gesetzte Limit erreicht hat. Zu diesem Preis vollzieht er dann einen Leerverkauf, im Wissen, dass der Kurs mit hoher Wahrscheinlichkeit wieder fallen wird. Sobald dies geschieht, t\u00e4tigt er einen R\u00fcckkauf (\u201ecovern\u201c). Innerhalb weniger Sekunden k\u00f6nnen auf diese Weise starke Kursschwankungen entstehen.<\/p>\n

Eine weitere beachtenswerte Tradingmethode im HFT ist das Pinging. Es beruht auf der Immediate-or-Cancel-Auftragsart, also der M\u00f6glichkeit, Orders zu platzieren und sie, so sie nicht ausgef\u00fchrt werden, sofort wieder zu annulieren. Die HFT-Algorithmen k\u00f6nnen dies im Bruchteil von Sekunden vollziehen. So sind sie in der Lage, versteckte Limits institutioneller Anleger auszutesten. Ein institutioneller Anleger ist beispielsweise bereit, Aktien zu einem Preis von bis zu 20,03 Euro zu erwerben, bietet jedoch zun\u00e4chst nur 20,00 Euro. Der HFT-Algorithmus identifiziert diese Order nach der eingangs beschriebenen Methode als die eines institutionellen Anlegers. Alsdann platziert er eine Verkaufsorder zum Preis von beispielsweise 20,05 Euro. Da kein Verkauf zustande kommt, cancelt er die Order und platziert als n\u00e4chstes ein Verkaufsangebot von 20,04 Euro. Wiederum erfolgt keine Reaktion. Der Algorithmus geht auf 20,03 Euro, und diesmal wird die Order ausgef\u00fchrt. Der HFT-Algorithmus kennt nun das Oberlimit des institutionellen Anlegers. Er wendet sich nun wieder dem Markt zu und \u00fcberbietet dort den institutionellen Anleger um einen Cent, kauft also f\u00fcr 20,01 Euro weitere Aktien auf, um sie dem institutionellen Anleger f\u00fcr 20,03 Euro weiterzuverkaufen.<\/p>\n

DIE LINKE hat in der Enquetekommission Internet und digitale Gesellschaft<\/a> drei Empfehlungen zur Eind\u00e4mmung solcher Praktiken ausgesprochen:<\/p>\n