Die besten Algo-Trading-Strategien

Was ist algorithmischer Handel?

Algorithmusbasierter Handel, auch bekannt als algorithmischer Handel oder Algo-Trading, ist ein anspruchsvoller Ansatz, bei dem Handelsentscheidungen automatisch von Computeralgorithmen oder automatisierte Handelssoftware ausgeführt werden.

Diese Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle, da sie die Tools und die Infrastruktur bereitstellen, um Trading-Strategien effizient und effektiv zu implementieren, zu testen und auszuführen. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und Trades mit hoher Geschwindigkeit ohne direktes menschliches Eingreifen auszuführen.

Die besten Algo-Trading-Strategien

Im Folgenden finden Sie eine kurze Übersicht über die 10 besten Algo-Trading-Strategien.

Scalping

Der auf Scalping basierende algorithmische Handel ist eine Hochgeschwindigkeitsstrategie, die darauf abzielt, von kurzfristigen Kursschwankungen zu profitieren. Mithilfe von Computeralgorithmen führen Scalper innerhalb von Sekunden oder Minuten eine große Anzahl von Trades aus und versuchen, aus winzigen Preisunterschieden Kapital zu schlagen. Eine Möglichkeit, den Hochgeschwindigkeitshandel zu verbessern, ist der Einsatz eines automatisierten Handelsroboters.

Diese Algorithmen analysieren Tick-Daten und Echtzeit-Marktfeeds und erkennen Muster oder Arbitrage-Möglichkeiten, um schnelle Handelsentscheidungen zu treffen. Scalping wird oft mit dem Hochfrequenzhandel (HFT) in Verbindung gebracht, da es Verbindungen mit niedriger Latenz und eine spezielle Infrastruktur erfordert, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Einige Skalping-Strategien fungieren auch als Liquiditätsgeber, die die Geld-Brief-Spannen einengen und die Markteffizienz erhöhen.

Strenge Regeln für das Risikomanagement sind für Scalping-Algorithmen unerlässlich, um erhebliche Verluste zu vermeiden. Erfolgreiche Scalping-Algorithmen gedeihen in hochliquiden Märkten mit ausreichender Volatilität, in denen kurzfristige Kursbewegungen vorherrschen.

Momentum

Algorithmischer Handel auf Basis von Momentum nutzt die Fortsetzung bestehender Preistrends an den Finanzmärkten. Das Grundprinzip dieses Ansatzes ist die Annahme, dass Vermögenswerte, die in der Vergangenheit starke Kursbewegungen nach oben oder unten gezeigt haben, sich wahrscheinlich über einen bestimmten Zeitraum hinweg in dieselbe Richtung bewegen werden. Momentum-Algorithmen sind so konzipiert, dass sie diese Trends erkennen, Positionen in Richtung des Momentums eingehen und aussteigen, wenn der Trend an Stärke verliert.

Um den algorithmischen Handel auf Basis von Momentum zu implementieren, werden historische Kursdaten analysiert, um Vermögenswerte mit signifikanten Kursveränderungen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu identifizieren. Gängige technische Indikatoren für den Momentum-Handel wie gleitende Durchschnitte, der Relative Relative Strength Index (RSI) und der MACD (Moving Average Convergence Divergence) werden häufig verwendet, um Momentum-Signale zu identifizieren.

Wenn ein Vermögenswert ein starkes Momentum-Signal aufweist, löst der Algorithmus einen Handel in Richtung des Trends aus.

Auf Minuten basierende Gleitende-Durchschnitt-Strategie

Algorithmischer Handel auf Basis des Moving Average to Minutes (TMA-M) passt die traditionelle Moving Average (MA)-Strategie an kürzere Zeitrahmen an, insbesondere Minuten. Der gleitende Durchschnitt ist ein technischer Indikator, der die Kursdaten über einen bestimmten Zeitraum glättet und so Trends und potenzielle Einstiegs- und Ausstiegspunkte aufzeigt. Anstatt tägliche oder stündliche Daten zu verwenden, nutzt der Algorithmus minütliche Kursdaten, um den Gleitenden Durchschnitt zu berechnen.

Der TMA-M-Algorithmus verfolgt kurzfristige Kurstrends innerhalb eines einzigen Handelstages, indem er den gleitenden Durchschnitt kontinuierlich auf der Grundlage von Minutenintervallen aktualisiert. Auf diese Weise bietet er eine detailliertere und Echtzeit-Ansicht des Marktes, wodurch eine schnellere Reaktion auf Kursbewegungen möglich ist.

Trader können verschiedene Variationen der TMA-M-Strategie einsetzen, z. B. eine Kombination aus gleitenden Durchschnitten mit kürzerem und längerem Zeitrahmen, um Crossover-Signale zu generieren, oder dynamische Schwellenwerte zur Auslösung von Trades verwenden. TMA-M kann auf verschiedene Finanzinstrumente angewendet werden, darunter Aktien, Forex-Paare und Kryptowährungen. Mit dem TMA-M Algo-Handel können Auto-Trader beispielsweise bestimmte Standard-Forex-Trading-Strategien automatisieren.

Trendfolge

Algorithmischer Trendfolgehandel ist eine beliebte Strategie zur Erkennung und Nutzung der vorherrschenden Markttrends. Das Kernkonzept dieses Ansatzes besteht darin, bei Aufwärtstrends (steigenden Kursen) Long-Positionen und bei Abwärtstrends (fallenden Kursen) Short-Positionen einzugehen. Die bei der Trendfolge verwendeten Algorithmen analysieren historische Kursdaten, um Trends zu erkennen. Dazu werden in der Regel technische Indikatoren wie gleitende Durchschnitte, Average True Range (ATR) oder der Directional Movement Index (DMI) verwendet.

Sobald ein Trend erkannt wird, löst der Algorithmus einen Handel in Trendrichtung aus und zielt darauf ab, in der Position zu bleiben, bis der Trend Anzeichen einer Abschwächung oder Umkehr zeigt. Trendfolge-Algorithmen können Trailing-Stop-Loss-Orders verwenden, um Gewinne zu schützen und Trades zu beenden, wenn der Trend an Dynamik verliert.

Algorithmischer Trendfolgehandel kann auf eine Vielzahl von Vermögenswerten angewendet werden, darunter Aktien, Rohstoffe, Währungen und Futures. Er kann sowohl bei kurzfristigen als auch bei langfristigen Handelshorizonten effektiv sein, je nachdem, welcher Zeitrahmen für die Erkennung von Trends verwendet wird.

Risk-on/Risk-off

Risk-on- und Risk-off-basierter algorithmischer Handel sind zwei unterschiedliche Strategien, die Anlageentscheidungen auf der Grundlage der vorherrschenden Marktstimmung und des wahrgenommenen Risikoniveaus an den Finanzmärkten steuern.

Risk-on-Trading bezieht sich auf ein Marktumfeld, in dem Anleger eine höhere Risikobereitschaft zeigen, was sie dazu veranlasst, in Vermögenswerte mit höheren Renditeerwartungen zu investieren, z. B. in Aktien, hochverzinsliche Anleihen und Rohstoffe. In risikofreudigen Zeiten können sich algorithmische Trading-Strategien auf die Identifizierung von Vermögenswerten konzentrieren, die sich tendenziell gut entwickeln, wenn die Anleger optimistisch in Bezug auf das Wirtschaftswachstum und weniger besorgt über mögliche Verluste sind. Diese Algorithmen können technische Indikatoren oder Stimmungsanalysen verwenden, um die Marktstimmung einzuschätzen und Chancen bei risikoreicheren Vermögenswerten zu identifizieren.

Auf der anderen Seite kommt es zu einem Risk-Off-Handel, wenn Anleger weniger risikofreudig sind und sicherere Anlagen wie Staatsanleihen, Gold oder andere defensive Wertpapiere suchen. In Phasen, in denen das Risiko sinkt, können algorithmische Handelsstrategien darauf abzielen, aus Marktabschwüngen oder Volatilität Kapital zu schlagen, indem sie Leerverkäufe von riskanten Vermögenswerten tätigen oder in sichere Vermögenswerte investieren. Diese Algorithmen können sich auf Indikatoren wie Volatilitätsindizes oder die Veröffentlichung von Wirtschaftsdaten stützen, um Veränderungen der Marktstimmung zu erkennen und die Positionen entsprechend anzupassen.

Umgekehrte Volatilität

Algorithmischer Handel auf Basis umgekehrter Volatilität nutzt die umgekehrte Beziehung zwischen der Volatilität und den Preisen von Vermögenswerten aus. Volatilität bezieht sich auf den Grad der Schwankung des Kurses eines Vermögenswerts in einem bestimmten Zeitraum. Algorithmen für den Algo-Handel mit umgekehrter Volatilität profitieren von dem Fakt, dass bei steigender Volatilität die Preise von Vermögenswerten tendenziell fallen und umgekehrt.

Der Algorithmus identifiziert Perioden erhöhter Volatilität und führt Trades aus, um von potenziellen Preiserholungen zu profitieren, wenn die Volatilität nachlässt. In der Regel verwenden diese Algorithmen börsengehandelte Produkte (ETPs) wie inverse Volatilitäts-ETFs oder Volatilitäts-Futures, um das gewünschte inverse Engagement zu erreichen.

Strategien der umgekehrten Volatilität werden häufig von ausgeklügelten Algo-Tradern und Hedge-Fonds eingesetzt, die von der Umkehrung des Mittelwerts auf dem Markt profitieren wollen. Diese Algorithmen können statistische Analysen und technische Indikatoren verwenden, um potenzielle Wendepunkte in der Volatilität und damit in den Vermögenspreisen zu identifizieren.

Schwarzer Schwan-Effekt

Algorithmischer Handel auf Basis von schwarzen Schwänen mindert die Risiken, die mit seltenen und extremen Ereignissen, den sogenannten schwarzen Schwänen, verbunden sind, die schwerwiegende Auswirkungen auf die Finanzmärkte haben. Schwarze Schwan-Ereignisse sind unerwartet und lassen sich mit herkömmlichen Modellen nur schwer vorhersagen. Das macht sie zu einer großen Herausforderung für Auto-Trader.

Der algorithmische Handelsansatz zielt darauf ab, durch die Überwachung verschiedener Marktindikatoren, makroökonomischer Faktoren und anderer relevanter Datenquellen Frühwarnzeichen für potenzielle Schwarzer-Schwan-Ereignisse zu erkennen. Diese Algorithmen können maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und statistische Methoden einsetzen, um Muster oder Anomalien zu erkennen, die auf den Beginn eines Schwarzen Schwans hindeuten könnten.

Wenn der Algorithmus ein erhöhtes Risiko oder ein ungewöhnliches Marktverhalten feststellt, das einem Schwarzen-Schwan-Ereignis vorausgehen könnte, kann er defensive Maßnahmen auslösen, wie z. B. die Reduzierung des Engagements in riskanten Vermögenswerten, die Absicherung von Positionen oder sogar den vollständigen Ausstieg aus dem Markt. Durch proaktive Schritte zum Schutz des Portfolios vor extremen Marktstörungen zielen Schwarze-Schwan-Fänger darauf ab, potenzielle Verluste zu minimieren und das Kapital in turbulenten Zeiten zu erhalten.

Einfacher gleitender Durchschnitts-Crossover

Algo-Trading-Strategien auf Basis des einfachen gleitenden Durchschnitts (Simple Moving Average, SMA) nutzen die Überkreuzung von zwei verschiedenen SMAs, um Kauf- und Verkaufssignale an den Finanzmärkten zu generieren. Der SMA ist ein technischer Indikator, der den Durchschnittspreis eines Vermögenswerts über einen bestimmten Zeitraum berechnet, in der Regel anhand der Schlusskurse. Auto-Trader verwenden zwei SMAs mit unterschiedlichen Zeitrahmen, in der Regel einen kurzfristigen SMA (z. B. 50-Tage) und einen langfristigen SMA (z. B. 200-Tage).

Überschreitet der kurzfristige SMA den langfristigen SMA, erzeugt er ein „Golden Cross“-Signal, das auf einen potenziellen Aufwärtstrend und ein Kaufsignal hinweist. Wenn der kurzfristige SMA unter dem langfristigen SMA kreuzt, erzeugt er ein „Death Cross“-Signal, das auf einen potenziellen Abwärtstrend und ein Verkaufssignal hindeutet.

Mean Reversion

Algorithmischer Handel auf Basis von Mean Reversion basiert auf der Annahme, dass die Preise von Vermögenswerten dazu tendieren, im Laufe der Zeit zu ihrem historischen Durchschnitt oder Mittelwert zurückzukehren. Der Grundgedanke hinter diesem Ansatz ist, dass die Preise, wenn sie erheblich von ihrem Durchschnitt abweichen, wahrscheinlich die Richtung ändern und sich wieder in Richtung des Mittelwerts bewegen.

Algorithmische Mean-Reversion-Strategien verwenden in der Regel statistische Analysen und technische Indikatoren, um Vermögenswerte zu identifizieren, die überkauft oder überverkauft sind. Wenn der Kurs eines Vermögenswerts zu weit von seinem historischen Durchschnitt abweicht, löst der Algorithmus einen Handel in die entgegengesetzte Richtung aus und erwartet eine Umkehr zum Mittelwert.

Die Mean-Reversion-Strategie wird in der Regel auf den Paar-Handel angewandt, bei dem zwei verwandte Vermögenswerte, wie z. B. zwei Aktien aus derselben Branche, gleichzeitig gehandelt werden. Der Algorithmus sucht nach Abweichungen im Preisverhältnis zwischen den beiden Vermögenswerten und geht Long- und Short-Positionen ein, um von der erwarteten Konvergenz zurück zu ihrem historischen Verhältnis zu profitieren.

Paarhandel

Algorithmischer Handel auf Basis von Paaren nutzt die relativen Preisbewegungen zweier korrelierter Vermögenswerte. Das Grundprinzip dieses Ansatzes ist, dass Vermögenswerte mit einer historisch starken Korrelation dazu neigen, sich im Laufe der Zeit gemeinsam zu bewegen. In bestimmten Fällen kann es jedoch aufgrund von Marktineffizienzen oder anderen Faktoren zu vorübergehenden Kursdivergenzen kommen. Die Algorithmen für den Paarhandel zielen darauf ab, solche Abweichungen zu erkennen und auszunutzen, indem sie eine Long-Position in dem sich unterdurchschnittlich entwickelnden Vermögenswert und eine Short-Position in dem sich überdurchschnittlich entwickelnden Vermögenswert aufbauen.

Um Paarhandel zu implementieren, wählen die Handelsalgorithmen zwei Vermögenswerte mit einer starken historischen Korrelation aus und berechnen ein statistisches Maß für ihre Beziehung, wobei häufig Techniken wie Kointegration oder der Abstand zwischen ihren Preisen verwendet werden. Wenn sich die Preisspanne zwischen den beiden Vermögenswerten über einen bestimmten Schwellenwert hinaus ausweitet, führt der Algorithmus die Long-Short-Positionen aus, in der Erwartung, dass die Spanne wieder auf ihren historischen Mittelwert zurückgeht.

Algo-Handel: Warum sollte ich mich dafür entscheiden?

Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Vorteile des Algo-Handels:

Wie erstellt man eine Algo-Trading-Strategie?

Das Erstellen einer algorithmischen Trading-Strategie erfordert einen systematischen Ansatz und die sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren. Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung, mit der Sie Ihre eigene Algo-Trading-Strategie erstellen können.

Wichtige Tipps für Anfänger im Algo-Trading

Für Anfänger im Algo-Handel ist es wichtig, mit einfachen Strategien zu beginnen, die leichter zu verstehen und umzusetzen sind. Vermeiden Sie übermäßig komplexe Strategien, bis Sie mehr Erfahrung und Vertrauen in den algorithmischen Handel gewonnen haben.

Führen Sie immer ein Backtesting Ihrer Trading-Strategien anhand historischer Daten durch, um deren Leistung und potenzielle Rentabilität zu bewerten. Die Optimierung ermöglicht Ihnen eine Feinabstimmung der Parameter, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Seien Sie jedoch vorsichtig, dass Sie die Strategie nicht zu sehr an die Daten der Vergangenheit anpassen.

Priorisieren Sie das Risikomanagement, um Ihr Kapital zu schützen. Nutzen Sie Techniken wie das Setzen von Stop-Loss-Orders, eine angemessene Positionsgröße und Diversifizierung, um potenzielle Verluste zu begrenzen und ein ausgewogenes Risiko-Ertrags-Profil zu erhalten.

Bevor Sie mit echtem Geld handeln, üben Sie mit Papierhandel oder simulierten Umgebungen, um die Effektivität Ihrer Strategie zu testen, ohne Kapital zu riskieren. So können Sie mögliche Probleme erkennen und beheben, bevor Sie in den Live-Handel einsteigen.

Bleiben Sie auf dem Laufenden über Markttrends, Nachrichten und technologische Fortschritte im algorithmischen Handel. Die Märkte können sich schnell ändern. Seien Sie also darauf vorbereitet, Ihre Strategien an neue Bedingungen anzupassen und Ihre Fähigkeiten als Algo-Trader kontinuierlich zu verbessern.