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4.9 Ausblick

Zukünftige Entwicklungen von Handelssystemen im Allgemeinen lassen sich aus aktueller Sicht in drei wesentliche Entwicklungstendenzen ausmachen. Die wichtigste wurde bereits im Gliederungspunkt 2.1.4 umrissen, nämlich die sich abzeichnende weitere Entwicklung von Arbitrage-Systemen. Es wurde oben stehend gesagt, dass das grundlegende Konzept der Arbitrage-Systeme ein risikoloses Ausnutzen von Preisunterschieden ist, bis sich infolge des Handelns die erzielbare Marge immer mehr verkleinert[1]. Diese Art des Tradings setzt allerdings hohe Rechnerkapazitäten voraus, weil die technische Beschleunigung rasant voran schreitet und das Zeitfenster für Identifikation etwaiger Preisunterschiede und der tatsächliche Handel an sich immer kleiner wird. Es ist absehbar, dass diese Methode des automatisierten Handelns in Zukunft fast ausschließlich von institutionellen Akteuren ausgeführt werden kann, insbesondere Großbanken arbeiten im Devisen- und Börsenhandel mit Supercomputern, die auf Tickbasis kleinste Imbalanzen durch mathematische Modelle zu erkennen versuchen und dann in Sekundenbruchteilen eine Vielzahl von Trades abschließen. Ein nicht zu vernachlässigendes Argument dafür ist darin zu sehen, dass zum einen im Interbankenhandel der Spread zwischen den Währungen kaum eine Rolle spielt, zum anderen sind sie auch finanziell in der Lage, Rechnerarchitekturen mit gigantischer Rechenleistung zu unterhalten, welche immer weiter verbessert und an geheim gehaltenen Plätzen aufgestellt werden. Als Vorreiter auf diesem Gebiet gelten die Schweizer Banken, die nach Meinung von Experten einen technologischen Vorsprung von 2 Jahren gegenüber Konkurrenten vorweisen können211. Im Segment der Markttechnischen Handelssysteme lassen sich die übrigen beiden Tendenzen ansiedeln. Die erste bezieht sich auf die Art Handelssysteme, welche auch in vorliegender Untersuchung zum Einsatz gekommen sind. Nach wie vor sind es die TraderCommunities, die in einschlägigen Internet-Foren Ideen für neue Konzepte anstoßen, beziehungsweise alte Systeme in Diskussionsforen genau beleuchten und Verbesserungen ausdiskutieren. Nicht selten werden die Ergebnisse von professionell agierenden Tradern völlig kostenlos in der Programmiersprache MQL als so genannte Expert Advisors [EAs] implementiert und zur weiteren Verwendung in angeschlossene Datenbanken eingestellt. Das bedeutet, dass der geneigte Trader sich die Handelssysteme gar nicht mehr selbst auf seinen Handelsoberflächen zusammensetzen muss, sondern er versorgt sich mit den entsprechenden vorprogrammierten Modellen und lädt diese unkompliziert auf sein Trading-Tool. Diese Methode birgt allerdings den Nachteil in sich, dass die Quelle des Programmcodes nicht immer bekannt ist, und deswegen sowohl Fehler als auch Schadsoftware enthalten sein können. Es empfiehlt sich für Trader, dringend auf kommerziell angebotene Expert Advisors zurückzugreifen, die getestet und somit praktisch frei von – möglicherweise ruinösen – Fehlern sind. Die wohl interessanteste Tendenz stellen aber so genannte Neuronale Netze dar, welche in ihrer grundlegenden Konzeption seit Anfang der 90er Jahre des 20. Jahrhunderts im TradingBereich bekannt sind, aber erst seit Beginn des neuen Jahrtausends verstärkt in das Bewusstsein der Trader gedrungen sind. Unter Neuronalen Netzen versteht man Systeme, die in Analogie zum menschlichen Gehirn selbstständig lernfähig sind – Stichwort Künstliche Intelligenz [KI] –, womit sich dynamische, komplexe Zusammenhänge darstellen und analysieren lassen. Ihr Vorteil besteht darin, dass ihr Agieren nicht auf vorprogrammierten Algorithmen beruht, sondern dass sie in der Lage sind, aus gegebenen relevanten Problemen beziehungsweise Aufgaben und deren Lösungen das entsprechende Wissen auf unbekannte Fälle zu übertragen[2]. Insbesondere am Beispiel der Markttechnischen Handelssysteme sind Neuronale Netzwerke prädestinierte Ergänzungen. Es wurde gesagt, dass in Trendmärkten die trendfolgenden Indikatoren/Handelssysteme den Oszillatoren/antizyklischen Handelssystemen überlegen sind, und dass in Seitwärtsphasen das Gegenteil gilt. Um diese prinzipiell unversöhnlichen gegensätzlichen Instrumente doch miteinander in Einklang zu bringen, ist es hilfreich, ein Neuronales Netz zu konzipieren, welches in der Lage ist, die Phasen des Marktes selbstständig zu analysieren und daraus folgend die entsprechenden Handelssysteme zum Einsatz zu bringen [3] – soweit die Theorie. Zwar sind heutige Neuronale Netze sehr wohl in der Lage, komplizierte nicht-lineare Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, was bisherigen Instrumenten der Technischen Analyse unmöglich ist. Mit dieser Eigenschaft erweisen sie sich insbesondere in der Auswertung großer Datenmengen als sehr nützlich[4]. Allerdings verbreitete sich insbesondere in den letzten Jahren Ernüchterung ob der Fähigkeiten, welche Neuronalen Netzen zugeschrieben wurde und welche sie tatsächlich erfüllten. Eines der wesentlichen Probleme mit Neuronalen Netzen besteht darin, dass die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz [KI] als Teilgebiet der Informatik im Wesentlichen stagniert und somit hinter den Erwartungen zurück geblieben ist, sodass eingesehen wurde, dass aktuelle Neuronale Netze der Komplexität des Aktien- und Forexmarktes noch nicht annähernd gewachsen sind, um selbstständig auf ihnen zu agieren, geschweige denn erfolgreich[5]. Sie sind nicht in der Lage, selbstständig eine Trading-Strategie zu erarbeiten und diese automatisch am Markt anzuwenden, sodass der menschliche Trader mit all seiner Erfahrung und auch seiner Intuition noch für lange Zeit unverzichtbar sein wird.

  • [1] Vgl. Kuepper, Justin: Trading the Odds with Arbitrage. URL: investopedia.com /articles/trading/04/111004.asp; Stand: 28.09.2010.
  • [2] Vgl. Stahlknecht, P. / Hasenkamp, U.: a.a.O., Seite 445 f.
  • [3] Vgl. Müller, Thomas / Nietzer, Harald: a.a.O., Seite 567 f.
  • [4] Vgl. Neural Networks: Forecasting Profits, URL: investopedia.com/articles/ trading/06/neuralnetworks.asp; Stand: 02.04.2011.
  • [5] Vgl. Neural Networks in Trading, URL: mechanicalforex.com/2011/02/neural-net works-in-trading-beginning-our-journey-with-a-small-introduction.html; Stand: 02.04. 2011.
 
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