Video: Big Data and Advanced Analytics are changing the ways we manage risk. Find out how. 2025
Ein Bereich der Finanzindustrie, der stark von Big Data betroffen ist, sind die Handelsaktivitäten von Banken und anderen Finanzinstituten. Ein Beispiel ist der Hochfrequenzhandel (High-Frequency Trading, HFT), eine relativ neue Handelsform, die von der Fähigkeit abhängt, in extrem kurzen Zeitabständen große Mengen an Trades auszuführen. HFT-Händler verdienen Geld, indem sie eine große Anzahl von Trades ausführen, von denen jede einen minimalen Gewinn erzielt.
Im Gegensatz zu traditionellen Tradern versuchen HFT-Trader nicht, Positionen für eine längere Zeit zu halten und basieren nicht auf fundamentalen Faktoren wie Zinssätzen, Wechselkursen, Rohstoffpreisen und so weiter. Der Erfolg von HFT-Geschäften hängt entscheidend von der Ausführungsgeschwindigkeit ab, da sie auf schnellen Schwankungen der Marktpreise beruhen.
Da in den letzten Jahren immer mehr Ressourcen dem HFT-Handel gewidmet wurden, was zu einem "Wettrüsten" in progressiv schnellerer Hardware und Software führte, ist die Rentabilität des Hochfrequenzhandels zurückgegangen. Mit zunehmender Geschwindigkeit der Transaktionen hat die Fähigkeit, auf der Grundlage der Geschwindigkeit allein Geld zu verdienen, abgenommen. Weitere Steigerungen der Geschwindigkeit führen nun zu stetig sinkenden Renditen - der Gewinn pro Transaktion ist gesunken. Erfolgreicher Handel hängt daher immer weniger von Hardware und mehr von Software in Form ausgefeilter Handelsalgorithmen ab.
Ein Algorithmus ist ein Satz von Anweisungen, die verwendet werden, um eine Prozedur auszuführen, ähnlich wie ein Rezept. Algorithmen werden häufig von Informatikern verwendet, um Computer zu instruieren, wie sie verschiedene Aufgaben ausführen, beispielsweise mathematische Operationen ausführen.
Die Verwendung fortschrittlicher Algorithmen für Handelsstrategien birgt mehrere potenzielle Vorteile, z. B. die Möglichkeit, Ideen zu historischen Daten zu testen, bevor Geld riskiert wird. Beim HFT-Handel bleibt keine Zeit, um mögliche Trading-Strategien zu testen, da diese sofort implementiert werden müssen.
Ein weiterer Vorteil bei der Verwendung von Handelsalgorithmen besteht darin, dass sie auf fundamentalen Variablen wie Zinssätzen und Wechselkursen basieren können, anstatt einfach nach Trades zu suchen, um nach temporären Preisänderungen zu suchen. Infolgedessen können Algorithmen entwickelt werden, um immer komplexere Beziehungen zwischen den Wertpapierpreisen zu finden und diese Informationen zu nutzen, um Handelsgewinne zu erzielen. Big Data verbessert den algorithmischen Handel, indem es die Möglichkeit bietet, enorme Datenmengen zu durchsuchen und nach Mustern zu suchen, die bei kleineren Datenmengen oder langsameren Verarbeitungsgeschwindigkeiten möglicherweise nicht erkennbar sind.
Mit sinkenden Gewinnen aus HFT scheint der algorithmische Handel eine glänzende Zukunft zu haben, da die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und Computergeschwindigkeit es ermöglichen, immer komplexere Algorithmen zu entwickeln.
