Hochfrequenzhandel differenziert betrachten

Sekundenschnelles Handeln an der Börse kann positive wie negative Folgen haben / Automatisierte Textanalyse ermöglicht rascheren Informationsfluss

Veröffentlicht am: Montag, 17. September 2012, 14:54 Uhr (198)

FRANKFURT. Finanzmärkte genießen seit Beginn der Krise im Jahr 2008 keinen guten Ruf. Das gilt auch für den Hochfrequenzhandel („High Frequency Trading“), bei dem automatisierte Algorithmen ohne menschlichen Eingriff große Wertpapiermengen handeln. Die Margen pro Einzeltransaktion sind dabei gering, aber Automatisierung, Schnelligkeit und Menge machen das Geschäft unter anderem lohnenswert. Während Kritiker den Hochfrequenzhandel für einige Krisenphänomene mitverantwortlich machen, plädiert Peter Gomber, Professor für e-Finance und Co-Chair des E-Finance Lab an der Goethe-Universität Frankfurt, hier für eine differenzierte Betrachtungsweise.

„Eine Bewertung von High Frequency Trading muss auf Basis der jeweiligen Einzelstrategien erfolgen“, schreibt Gomber mit zwei Koautoren in einem Beitrag für das Magazin „Forschung Frankfurt“ (2/2012). „Viele Strategien wie etwa Liquiditätsbereitstellung und das Ausnutzen von Kursunterschieden an verschiedenen Börsen leisten einen positiven Beitrag zur Marktqualität und Marktliquidität. Missbräuchliche Strategien versuchen dagegen, über das Aufspüren von Liquidität bei anderen Marktteilnehmern und/oder durch Vorspiegelung eines falschen Bildes der Angebots- und Nachfragesituation (,Quote Stuffing‘ oder ,Layering‘) den eigenen Profit zu maximieren.“

Gomber verteidigt die neuen Technologien rund um Algorithmic und High Frequency Trading als Phänomene ihrer Zeit: „Die Märkte haben sich seit ihrem Entstehen in einem kontinuierlichen Prozess fortentwickelt, der durch neue Technologien derzeit nur beschleunigt wird. Diese Technologien sind maßgeblich daran beteiligt, dass die Märkte im heutigen fragmentierten und hochtechnologisierten Umfeld ihre traditionelle Funktion weiterhin erfüllen können: die effiziente Zusammenführung von Angebot und Nachfrage zu möglichst geringen Transaktionskosten.“

In dem Beitrag für „Forschung Frankfurt“ geht das Autorenteam um Peter Gomber auf ein weiteres, von der EU gefördertes Forschungsprojekt (Projektname: FIRST) der Professur ein, das im Kontext des „Text Minings“ steht. Dabei geht es um computergestützte Analyseverfahren zur automatisierten Erkennung entscheidungsrelevanter Inhalte aus Quellen wie zum Beispiel Nachrichten oder  Unternehmensmeldungen. Anhaltspunkte sind dabei etwa (positive oder negative) Einschätzungen oder Stimmungen, die mit statistischen Methoden maschinell verarbeitet und eingeordnet werden. „Auf diese Weise wird die Dauer der Interpretation von Informationen im Vergleich zur menschlichen Informationsverarbeitung drastisch verkürzt. Dies verschafft Nutzern dieser Techniken potenzielle Profitmöglichkeiten, gewährleistet aber gleichzeitig auch eine hohe Informationseffizienz der Märkte und damit faire Marktpreise“, heißt es in dem Beitrag. Eine ergänzende Analyse unstrukturierter Datenquellen wie zum Beispiel Blogs oder Tweets lässt auch weitere Anwendungen für diese Technologie denkbar erscheinen, wie etwa das Aufdecken und die Prävention von Marktmissbrauch oder die Unterstützung der Risikoanalyse.

Informationen: Prof. Dr. Peter Gomber, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Campus Westend, Tel.: (069) 798 34683, E-Mail: gomber@wiwi.uni-frankfurt.de 

Die aktuelle Ausgabe „Forschung Frankfurt“ beschäftigt sich ausschließlich mit dem Thema „Geld“.

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