Ein Leitfaden für Trader zum quantitativen Trading
Erfahren Sie mehr über das quantitative Trading mit Tipps und Beispielen, wie Sie einen datengetriebenen Ansatz zum Traden bei Capital.com einsetzen können
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Was ist das quantitative Trading?
Das quantitative Trading, auch bekannt als „Quant Trading“, ist ein datengetriebener Ansatz, bei dem Mathematik und Technologie als Basis für Entscheidungen beim Traden dienen. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die sich auf die menschliche Intuition, Erfahrung und Emotionen verlassen, verwendet das quantitative Trading Algorithmen und statistische Modelle, um Marktchancen zu ermitteln.
Das bedeutet mit anderen Worten, dass das quantitative Trading eine logische, wissenschaftliche Methode beim Traden ist, die dabei hilft, die Gefahr menschlicher Fehler zu minimieren – insbesondere solche, die durch Emotionen wie Angst oder Gier herbeigeführt werden.
Was ist ein Quant-Trader?
Ein Quant-Trader ist ein Trader, der quantitative Analysen und computerbasierte Techniken anwendet, um die eigenen Handelsstrategien zu entwickeln und umzusetzen. In der Vergangenheit wurde das Quant-Trading fast ausschließlich von großen Finanzinstituten bevorzugt, da es eine enorme Rechenleistung und ein fortgeschrittenes Verständnis von Programmiersprachen wie Python, R und C++ voraussetzt.
Moderne Technologie hat das Quant-Trading jedoch zugänglicher gemacht. Tools wie Metatrader 4, Metatrader 5 und TradingView werden auf zuverlässigen Handelsplattformen angeboten, mit benutzerfreundlichen Benutzeroberflächen, über die Trader Quant-Strategien umsetzen können, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Wie funktioniert das quantitative Trading?
Das quantitative Trading funktioniert durch die Verwendung mathematischer und statistischer Methoden zur Analyse von Finanzdaten. Beim quantitativen Trading führen Computeralgorithmen automatisch technische Analysen durch, um Markttrends und Muster zu erkennen, oftmals innerhalb von Sekundenbruchteilen, um somit praktische Einblicke zu bieten.
Zum Beispiel könnte ein Trader einen Trend oder ein Chartmuster mit der quantitativen Analyse erkennen, dann einen quantitativen Trading-Algorithmus entwickeln, der Kurs- und Volumendaten analysiert, um das Signal zu bestätigen oder große Marktbewegungen vorhersagt.
Der Hochfrequenzhandel (HFT) und das algorithmische Trading werden oft in Verbindung mit dem quantitativen Trading verwendet. Der HFT ermöglicht es Computern, automatisch Trades in Bruchteilen einer Sekunde auszuführen, wodurch Trader schnell auf Marktveränderungen reagieren und potenziell von schnellen Kursschwankungen profitieren können.
Quantitatives Trading – Vor- und Nachteile
Vorteile
Im Vergleich zu traditionellen Methoden bietet es eine höhere Geschwindigkeit und die Möglichkeit, Zusammenhänge zwischen Kursen, dem Volumen und anderen Variablen über verschiedene Anlageklassen hinweg zu analysieren.
Risiken
Die Algorithmen werden noch immer von Menschen entwickelt und konfiguriert, wodurch das Potenzial für Fehler bestehen bleibt. Ein kleiner Fehler, wie falsche Parameter oder selbst eine kleine Fehlkalibrierung, kann zu einer fehlerhaften Interpretation der Daten und zu kostspieligen Fehlern führen.
Quantitative Trading-Modelle und Techniken
Das qualitative Trading kombiniert Algorithmen, die Datenanalyse und statistische Modelle, um Marktbewegungen anhand von vordefinierten Bedingungen automatisch vorherzusehen.
So funktioniert es:
Datenerfassung
Große Datensätze werden von Quellen erfasst, darunter historische Kurs- und Volumendaten sowie alternative Daten wie die Nachrichtenlage und makroökonomische Indikatoren.
Analyse
Algorithmen analysieren die Daten nach Trends, Mustern und Korrelationen zwischen den Kursen von Vermögenswerten. Machine Learning und statistische Techniken werden häufig eingesetzt, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
Strategieentwicklung
Algorithmen erstellen Handelsstrategien auf der Grundlage dieser Analyse, beispielsweise Mean Reversion oder Momentum-Trading.
Backtesting
Die Strategie wird mit historischen Daten verglichen, um den potenziellen Erfolg zu bewerten, wobei die Wertentwicklung in der Vergangenheit keine zukünftigen Ergebnisse garantiert.
Ausführung
Wenn das Backtesting erfolgreich ist, wird die Strategie mit Realtime-Marktdaten umgesetzt. Die laufende Überwachung der Performance ist dabei für Trader unerlässlich, um Anpassungen bei Bedarf vornehmen zu können.
Das Risikomanagement ist entscheidend für Quant-Trader. Tools wie Stop-Loss-Orders schließen Positionen automatisch bei einer vorab eingestellten Verlustgrenze und begrenzen somit das Risiko weiterer Verluste*. Take-Profit-Orders sichern Gewinne, indem Positionen geschlossen werden, sobald ein vordefiniertes Gewinnziel erreicht wird. Diese Tools tragen dazu bei, das Risiko zu minimieren, insbesondere bei Hochfrequenzhandelssitzungen.
*Stop-Losses sind nicht garantiert
Quantitatives Trading vs. algorithmisches Trading
Sowohl beim quantitativen als auch beim algorithmischen Trading wird Automatisierung eingesetzt, jedoch liegt der Fokus beim quantitativen Trading auf der datengetriebenen Entwicklung von Strategien, wohingegen beim algorithmischen Trading die Ausführung von Trades auf der Grundlage dieser Strategien hervorgehoben wird. Das bedeutet mit anderen Worten, dass das gesamte quantitative Trading algorithmisch ist, aber das algorithmische Trading nicht immer auf quantitativen Modellen basiert.
| Aspekt | Quantitatives Trading | Algorithmisches Trading |
|---|---|---|
| Schwerpunkt | Datenbasierte Strategieentwicklung | Automatisierte Ausführung von Trades |
| Tools | Statistische Modelle, Algorithmen, Backtesting | Vorprogrammierte Regeln für die Ausführung von Trades |
| Einsatz | Oft von großen Institutionen, aber zunehmend auch für Privatpersonen zugänglich | Wird von Privatanlegern, Institutionen und Hedgefonds verwendet |
Strategien für das quantitative Trading mit Beispielen
Die Strategien des quantitativen Tradings basieren auf mathematischen Modellen, Algorithmen und statistischen Analysen, die Tradern dabei helfen, disziplinierte Entscheidungen zu treffen. Diese Techniken minimieren die emotionale Entscheidungsfindung und können je nach Trading-Präferenzen, Gewinnzielen und der Risikotoleranz individuell angepasst werden.
Hier sind zwei beliebte Strategien für das quantitative Trading.
Mean-Reversion-Strategie
Die Mean-Reversion-Strategie geht davon aus, dass der Kurs eines Vermögenswerts im Laufe der Zeit zu seinem historischen Durchschnitt zurückkehren wird.
Quant-Trader suchen bei dieser Strategie nach Situationen, in denen der Marktkurs deutlich von seinem langfristigen Mittelwert abweicht. Wenn ein Vermögenswert zum Beispiel unter seinem historischen Durchschnitt gehandelt wird, könnte ein Trader eine Long-Position eingehen, in der Annahme, dass der Kurs wieder zum Mittelwert ansteigen könnte. Umgekehrt könnte eine Short-Position eingegangen werden, falls der Kurs über dem Mittelwert liegt.
Eine fortschrittlichere Variante ist das Traden von Paaren, bei dem Trader zwei korrelierte Vermögenswerte vergleichen. Wenn das Kursverhältnis zwischen diesen Werten von seinem historischen Mittelwert abweicht, so ist dies eine fortgeschrittene Version der Mean-Reversion-Strategie. Trader vergleichen die Kursbewegungen von zwei korrelierten Vermögenswerten und vergleichen dabei das aktuelle Kursverhältnis mit dem historischen Mittelwert. Trader könnten auf den unterbewerteten Vermögenswert long und auf den überbewerteten short gehen, in der Erwartung, dass sich das Verhältnis normalisiert.
Beispiel: Der Kurs einer Aktie fällt 15 % unter den gleitenden 200-Tage-Durchschnitt, was eine potenzielle Kaufmöglichkeit darstellt. Die quantitative Analyse wird verwendet und bestätigt, dass die Aktie historisch betrachtet zu ihrem Mittelwert zurückkehrt, und auf der Grundlage dieser Erwartung wird ein Trade eingegangen.
Trendfolge-/Momentumstrategie
Die Trendfolgestrategie oder die Momentum-Strategie gehen davon aus, dass ein in eine bestimmte Richtung tendierender Vermögenswert dies auch weiterhin tun wird. Trader nutzen Momentum-Indikatoren, um die Stärke eines Trends zu bewerten. Wenn ein Aufwärtstrend ein deutliches bullisches Momentum aufweist, könnten sie eine Long-Position in der Erwartung einer Fortsetzung des Trends eingehen. In ähnlicher Weise könnten sie eine Short-Position eingehen, wenn ein Abwärtstrend ein hohes Momentum aufweist.
Algorithmen ermitteln das Momentum in der Regel anhand technischer Indikatoren wie gleitenden Durchschnitten, dem Relative-Stärke-Index (RSI) und dem Moving Average Convergence Divergence (MACD).
Beispiel: Ein Momentum-Trader ermittelt einen Rohstoff, der stetig ansteigt, unterstützt durch ein hohes Handelsvolumen. Dieser verwendet einen Algorithmus, der kauft, sobald der Kurs einen wichtigen gleitenden Durchschnitt überschneidet, und aussteigt, sobald das Momentum nachlässt, wodurch das Risiko plötzlicher Umkehrungen minimiert wird.
