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Algorithmischer Handel
Algorithmischer Handel
Definition:
Beim algorithmischen Handel handelt es sich um den Einsatz von Computerprogrammen, die automatisch Handelsentscheidungen an den Finanzmärkten treffen. Diese Programme basieren auf vordefinierten Algorithmen, die Kursdaten analysieren und Handelsaufträge ausführen.
Funktionsweise:
Die Programme analysieren kontinuierlich Marktdaten, um Muster und Trends zu identifizieren. Anhand dieser Informationen treffen sie eigenständig Kauf- oder Verkaufsentscheidungen und führen die entsprechenden Transaktionen in Sekundenbruchteilen aus.
Vorteile:
- Schnelligkeit: Algorithmen können in Echtzeit auf Marktbewegungen reagieren.
- Disziplin: Emotionale Entscheidungen werden vermieden.
- Effizienz: Große Datenmengen können schnell verarbeitet werden.
Nachteile:
- Risiko von Programmfehlern: Fehlfunktionen können zu Verlusten führen.
- Abhängigkeit von Datenqualität: Falsche oder verzögerte Daten können die Ergebnisse beeinträchtigen.
- Potenzielle Marktverzerrung: Hohe Frequenz des Handels kann zu Instabilität führen.
Beispiel:
Ein bekanntes Beispiel für algorithmischen Handel sind Hochfrequenzhandelsstrategien, bei denen große Mengen an Wertpapieren in sehr kurzer Zeit gehandelt werden, um von kleinen Kursbewegungen zu profitieren.
Alternativen:
- Manueller Handel: Entscheidungen werden von menschlichen Händlern getroffen.
- Passives Investieren: Langfristige Anlagestrategien ohne aktives Handeln.
Weiterführende Themen/Begriffe:
- Künstliche Intelligenz im Handel
- Quantitative Analyse
- Risikomanagement im algorithmischen Handel
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