Algorithmischer Wertpapierhandel im Treasury - KPMG Deutschland
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Algorithmischer Wertpapierhandel im Treasury

Algorithmischer Wertpapierhandel im Treasury

Finanzmärkte im Wandel

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Die Finanzmärkte haben in den letzten Jahren einen starken Wandel vollzogen. Bilder von wild herumfuchtelnden Menschen in großen Börsensälen und Aktienbroker, die Kundenaufträge ausführen, gehören längst der Vergangenheit an. 

Wenn man heutzutage von der Börse spricht, passt das Bild eines großen grauen Serverraumes am besten. Unmengen von Daten, die in Bruchteilen von Sekunden von einem Computersystem verarbeitet werden. Der technologische Fortschritt führte dazu, dass der Präsenz- bzw. Parketthandel, bei dem ein Börsenmakler und Börsenhändler durch Zuruf oder Gestik Börsengeschäfte abschließen, durch automatisierte Algorithmen und Computersysteme verdrängt wurde. So schaffte die größte deutsche Börse, die Frankfurter Wertpapierbörse, den Präsenzhandel bereits am 23.05.2011 ab. Seitdem findet jeglicher Handel über das vollelektronische Handelssystem XETRA statt. Die elektronische Börse XETRA ist global zugänglich und Marktteilnehmer geben ihre Aufträge digital ab. Der hinter dem Handelssystem stehende Algorithmus sammelt dann alle Aufträge in einem zentralen und offenen Orderbuch und führt Orders, die sich bezüglich des Preises entsprechen, aus. 

Mit dem Aufkommen dieser elektronischen Handelsplätze und der automatisierten Ausführung von Ordern änderte sich auch das Handelsverhalten der Marktteilnehmer. Während früher eine Orderausführung noch mühsam war, nutzen Finanzinstitute und Unternehmen heutzutage den technologischen Fortschritt. Kauf- und Verkaufsaufträge werden dabei oft nicht mehr von einem Mensch durchgeführt sondern basierend auf programmierten, festgelegten Regeln von einem selbständig agierenden Handelsalgorithmus. Der Vorteil solcher Handelsalgorithmen ist die Schnelligkeit und Rationalität des Systems. Ein effizient ausgelegtes Handelssystem kann in einigen Mikrosekunden (ein Millionstel einer Sekunde) neue Daten aus dem Orderbuch einer Börse, Nachrichten aus der Wirtschaft sowie andere dem Algorithmus zugeführten Daten auswerten und auf deren Basis eine Entscheidung treffen. Der Handelsalgorithmus arbeitet dabei emotionslos und folgt strikt den im Vorfeld programmierten Regeln. 

Da die Schnelligkeit dieser Algorithmen dem Menschen so überlegen ist gewann diese Form des Börsenhandels in den letzten Jahren stark an Popularität. Bereits 2012 waren algorithmische Handelssysteme für schätzungsweise 85% des gesamten Handelsvolumens verantwortlich (https://www.experfy.com/blog/the-future-of-algorithmic-trading). Algorithmischer Handel ist dabei ein sehr weit gefasster Begriff der sich in spezifischere Unterbereiche untergliedern lässt. Die folgenden Arten des automatisierten Wertpapierhandels zählen unter anderem dazu:

  • Brokerage – Meint die automatisierte Verarbeitung einer vom Kunden erteilten Order durch ein Brokerage-Unternehmen oder das Aufteilen großer Handelsaufträge durch dieses in kleinere Losgrößen, um den Markteinfluss zu verringern.
  • Slower Algorithmic Trading – Basierend auf im Vorfeld festgelegten Regeln handelt der Algorithmus selbstständig am Kapitalmarkt. Die Geschwindigkeit der Ausführung einer Order ist dabei eher zweitranging. Eingesetzt werden solche Algorithmen zum Beispiel bei monatlichen Rebalancierungsmaßnahmen für längerfristig angelegte Portfolien. Aber wie auch im Brokerage können solche Algorithmen dazu verwendet werden um große Order aufzuteilen um die eigentliche Ordergröße den anderen Marktteilnehmern nicht preiszugeben.
  • High-Frequency Trading (HFT) – Beim Hochfrequenzhandel spielt die Geschwindigkeit des Handelsalgorithmus eine zentrale Rolle. Dabei geht es vorrangig um das Ausnutzen von am Markt vorübergehend bestehender Ineffizienzen. Solche Algorithmen werden beispielweise bei der Ausübung von Arbitragemöglichkeiten oder in kurzfristigen momentumbasierten Strategien genutzt.

Die Vorteile automatisierter Handelssysteme entdecken auch immer mehr Unternehmen, die nicht aus der Finanzbranche oder Energiebranche stammen, für sich. Gegenüber 2015 stieg die algorithmische Orderausführung durch Corporates im Bereich FX-Handel um 2% auf 10% in 2016 (https://www.euromoney.com/article/b13k0rb4qz9d4t/corporates-drive-impressive-growth-in-fx-algo-use). Bei Coporates mit einem Handelsvolumen von über 50 Millionen Dollar, liegt die algorithmische Orderausführung sogar bei 24% im FX-Bereich. Der Großteil bezieht sich dabei auf FX-Spot Geschäfte. Die dafür eingesetzten Algorithmen zählen wohl am ehesten in den Bereich des Slower Algorithmic Trading. Die Geschwindigkeit der Oderausführung ist wichtig aber im Vergleich zu den, von HFT-spezialisierten Unternehmen eingesetzten Algorithmen, eher langsam.

Vor allem zwei Typen von Algorithmen sind in Corporates und deren Treasury-Abteilungen sehr beliebt. Zum einen geht es um Algorithmen, die größere Order in kleinere Losgrößen unterteilen. Im englischen werden diese als Trade Execution Algorithms bezeichnet. Gerade bei sehr großen Unternehmen kommt es häufig vor, dass größere Finanztransaktionen durchgeführt werden müssen. Das Einstellen einer großen Order im Verhältnis zum Orderbuch hätte eine starke Auswirkung auf den Markt. Der Preis für das betreffende Finanzinstrument würde aufgrund des großen Kauf-/Verkaufsinteresses steigen beziehungsweise sinken. Weiterhin können Handelsteilnehmer diesen am Markt beobachtbaren großen Handelsauftrag ausnutzen und eine Order zu einem minimal besseren Preis platzieren, mit dem Wissen, dass hinter ihm ein Marktteilnehmer steht, der eine Order mit einem großen Handelsvolumen ausführen will. Die drei beliebtesten Arten der Trade Execution Algorithms sind der Time Weighted Average Price (TWAP), Volume Weighted Average Price (VWAP) und Percent of Volume (PoV) (https://blazeportfolio.com/blog/introduction-to-trade-execution-algorithms-2/). Der Time Weighted Average Price Algorithmus unterteilt die Order in kleinere gleiche Losgrößen und handelt diese im Laufe eines vorgegebenen Zeitraums ab. Beim Volume Weighted Average Price Execution Handelssystem spielt neben der Zeit das gehandelte Volumen eines Finanzinstruments eine wichtige Rolle. Das historische Handelsvolumen fließt bei der Ordergrößenberechnung mit ein. Ist ein größeres Handelsinteresse im Gegensatz zum historischen Handelsvolumen beobachtbar arbeitet der Algorithmus auch größere Anteile der Order ab. Auch bei dem Percent of Volume Algorithmus spielt das Handelsvolumen eine entscheidende Rolle. Hierbei wird die Partizipationsrate des Algorithmus an dem am Börsenplatz gehandelten Volumens in einem bestimmten Finanzinstrument festgelegt. Bei einem Handelsvolumen von 1.000 Aktien pro Minute und einer festgeschriebenen Partizipationsrate von 1% handelt der Algorithmus 10 Aktien. In der Praxis werden diese Basisalgorithmen stark angepasst. Häufig beobachtbar ist beispielweise ein programmierter Preiskorridor, wodurch der Algorithmus nur Order aufgibt, wenn der Preis sich in diesem Korridor befindet. Da der Kreativität bei der Algorithmenprogrammierung keine Grenzen gesetzt sind, gibt es noch eine große Anzahl anderer Möglichkeiten solche Basiskonzepte anzupassen.

Die andere Art der Algorithmen die in Treasury-Abteilungen oft genutzt wird, sind Handelssysteme die an mehrere Handelsplätze angebunden sind, um bei einer Handelsaktivität die Ausführung zu dem besten Preis zu ermöglichen. Durch die Anbindung an eine große Anzahl von Börsenplätzen können die Preise für bestimmte Finanzinstrumente miteinander verglichen werden und eine Finanztransaktion zum besten Marktpreis erfolgen. 

Expertenschätzungen zufolge benutzen bereits 60 Prozent aller Dax-Konzerne solche Algorithmen (Algorithmen im FX-Handel bleiben umstritten, DerTreasurer). Folgende Vorteile machen die Nutzung von automatisierten Handelssystemen für große Industrieunternehmen so interessant:

  • Wie bereits oben beschrieben können große Kauf- und Verkaufsaufträge in kleinere Losgrößen unterteilt werden um den Markteinfluss zu verringern und einen besserer Ausführungspreis zu erzielen. Außerdem wird durch die Anbindung des Algorithmus an mehrere Handelsplätze eine größere Marktliquidität zugänglich
  • Durch die Automatisierung können Händler eine größere Anzahl von Ordern abarbeiten 
  • Die automatisierte Orderabgabe führt zu einer Verringerung der Fehlerrate. Zusätzlich lässt sich der Algorithmus gut überwachen und Benchmarks wie die Qualität der Orderausführung nachverfolgen (Algorithmic FX trading an "inevitable endpoint" for treasurers https://www.theglobaltreasurer.com/2018/01/29/algorithmic-fx-trading-an-inevitable-endpoint-for-treasurers/)
  • Algorithmen können ständig und leicht verbessert werden ohne den bereits bestehenden Algorithmus außer Betrieb nehmen zu müssen. Nachdem man sich mit einem einfachen Handelssystem vertraut gemacht hat, kann dieses mit dem technologischen Fortschritt weiterentwickelt werden und auch für andere Bereiche eingesetzt werden

Nicht aus der Finanzwelt stammende Unternehmen setzten Algorithmen vor allem für deren Devisenhandel ein. Grund dafür ist das umfangreiche Auslandsgeschäft der deutschen Großunternehmen und der daraus resultierende Absicherungsbedarf gegen Fremdwährungsrisiken. Oftmals kommen so schnell sehr große Auftragsgrößen zustande weshalb Algorithmen, die die Order über einen bestimmten Zeitraum abarbeiten und über verschiedene Börsenplätze verteilen, auch so beliebt sind. Anbieter solcher Algorithmen sind oft Banken und größere Finanzinstitute. In Verkaufsgesprächen wird festgelegt, welche Art von Algorithmus für das Unternehmen sinnvoll ist und welche Anpassungen an bestehende Algorithmen gemacht werden müssen. Weiterhin können bereits erstellte Algorithmen beispielweise über die Handelsplattform 360T eingesetzt werden. Verschiedene Banken bieten dort ihr Handelssysteme zur Nutzung an. 

Verlässliche Quellen, inwiefern automatisierte Handelssysteme in anderen von Treasury-Abteilungen gehandelten Assetklassen zum Einsatz kommen, gibt es leider nicht. Denkbar wäre beispielsweise deren Einsatz im Rohstoffhandel oder für Unternehmen die eine große Anzahl von Termingeschäften abschließen. 

Für kleinere und mittlere Unternehmen ist der Einsatz von Algorithmen aber immer noch eher uninteressant. Deren Handelsvolumina sind häufig sehr gering und haben keinen Einfluss auf die Preisbildung am Markt. Die Handelsaufträge können daher einfach an die Börse gesendet werden und müssen nicht in kleinere Ordergrößen aufgeteilt werden. Unternehmen sehen zusätzlich auch die stärke Abhängigkeit von Banken beim Einsatz von algorithmischen Handelssystemen als kritisch (Algorithmen im FX-Handel bleiben umstritten, DerTreasurer). 

Der zukünftige technologische Fortschritt macht jedoch Lust auf mehr. Interessant wäre bespielweise ein Algorithmus der mit dem Treasury Management System kommuniziert und den Transaktionsfluss analysiert. Besteht ein Hedgingbedarf kann dieser Algorithmus die Order eigenständig aufgeben. Solche Algorithmen wären dann auch für kleinere Unternehmen attraktiv. Inwiefern solche oder ähnliche Algorithmen zukünftig bei Unternehmen zum Einsatz kommen werden, bleibt jedoch abzuwarten.

Quelle: KPMG Corporate Treasury News, Ausgabe 91, Mai 2019

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