Algorithmic Trading

Algorithmic Trading

  • Die Elektronisierung der Finanzmärkte ist in den letzten Jahren weit vorangeschritten. Praktisch jede Börse verfügt über ein elektronisches Handelssystem. In diesem Kontext beschreibt der Begriff Algorithmic Trading ein Phänomen, bei dem Computerprogramme den Menschen im Wertpapierhandel ersetzen. Sie helfen dabei Investmententscheidungen zu treffen oder Transaktionen durchzuführen. Algorithmic Trading selbst ist dabei nur eine unter vielen Innovationen, welche die Entwicklung des Börsenhandels geprägt haben. Hier sind z.B. die Erfindung der Telegraphie, des Telefons, des FAX oder der elektronische Wertpapierabwicklung zu nennen. Die Frage ist heute nicht mehr, ob Computerprogramme im Börsenhandel eingesetzt werden. Sondern die Frage ist, wo die Grenze zwischen vollautomatischem Börsenhandel (durch Computer) und manuellem Börsenhandel (von Menschen) verläuft. Bei der Erforschung von Algorithmic Trading wird die Wissenschaft mit dem Problem konfrontiert, dass keinerlei Informationen über diese Computerprogramme zugänglich sind. DieDie Elektronisierung der Finanzmärkte ist in den letzten Jahren weit vorangeschritten. Praktisch jede Börse verfügt über ein elektronisches Handelssystem. In diesem Kontext beschreibt der Begriff Algorithmic Trading ein Phänomen, bei dem Computerprogramme den Menschen im Wertpapierhandel ersetzen. Sie helfen dabei Investmententscheidungen zu treffen oder Transaktionen durchzuführen. Algorithmic Trading selbst ist dabei nur eine unter vielen Innovationen, welche die Entwicklung des Börsenhandels geprägt haben. Hier sind z.B. die Erfindung der Telegraphie, des Telefons, des FAX oder der elektronische Wertpapierabwicklung zu nennen. Die Frage ist heute nicht mehr, ob Computerprogramme im Börsenhandel eingesetzt werden. Sondern die Frage ist, wo die Grenze zwischen vollautomatischem Börsenhandel (durch Computer) und manuellem Börsenhandel (von Menschen) verläuft. Bei der Erforschung von Algorithmic Trading wird die Wissenschaft mit dem Problem konfrontiert, dass keinerlei Informationen über diese Computerprogramme zugänglich sind. Die Idee dieser Dissertation bestand darin, dieses Problem zu umgehen und Informationen über Algorithmic Trading indirekt aus der Analyse von (Fonds-)Renditen zu extrahieren. Johannes Gomolka untersucht daher die Forschungsfrage, ob sich Aussagen über computergesteuerten Wertpapierhandel (kurz: Algorithmic Trading) aus der Analyse von (Fonds-)Renditen ziehen lassen. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage formuliert der Autor eine neue Definition von Algorithmic Trading und unterscheidet mit Buy-Side und Sell-Side Algorithmic Trading zwei grundlegende Funktionen der Computerprogramme (die Entscheidungs- und die Transaktionsunterstützung). Für seine empirische Untersuchung greift Gomolka auf das Multifaktorenmodell zur Style-Analyse von Fung und Hsieh (1997) zurück. Mit Hilfe dieses Modells ist es möglich, die Zeitreihen von Fondsrenditen in interpretierbare Grundbestandteile zu zerlegen und den einzelnen Regressionsfaktoren eine inhaltliche Bedeutung zuzuordnen. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass man mit Hilfe der Style-Analyse Aussagen über Algorithmic Trading aus der Analyse von (Fonds-)Renditen machen kann. Die Aussagen sind jedoch keiner technischen Natur, sondern auf die Analyse von Handelsstrategien (Investment-Styles) begrenzt.show moreshow less
  • During the last decade the electronic trading on the stock exchanges advanced rapidly. Today almost every exchange is running an electronic trading system. In this context the term algorithmic trading describes a phenomenon, where computer programs are replacing the human trader, when making investment decisions or facilitating transactions. Algorithmic trading itself stands in a row of many other innovations that helped to develop the financial markets technologically (see for example telegraphy, the telephone, FAX or electronic settlement). Today the question is not, whether computer programs are used or not. The question arising is rather, where the border between automatic, computer driven and human trading can be drawn. Conducting research on algorithmic trading confronts scientists always with the problem of limited availability of information. The idea of this dissertation is to circumnavigate this problem and to extract information indirectly from an analysis of a time series of (fund)-returns data. The research question hereDuring the last decade the electronic trading on the stock exchanges advanced rapidly. Today almost every exchange is running an electronic trading system. In this context the term algorithmic trading describes a phenomenon, where computer programs are replacing the human trader, when making investment decisions or facilitating transactions. Algorithmic trading itself stands in a row of many other innovations that helped to develop the financial markets technologically (see for example telegraphy, the telephone, FAX or electronic settlement). Today the question is not, whether computer programs are used or not. The question arising is rather, where the border between automatic, computer driven and human trading can be drawn. Conducting research on algorithmic trading confronts scientists always with the problem of limited availability of information. The idea of this dissertation is to circumnavigate this problem and to extract information indirectly from an analysis of a time series of (fund)-returns data. The research question here is: Is it possible to draw conclusions about algorithmic trading from an analysis of (funds-)return data? To answer this question, the author develops a complete definition of algorithmic trading. He differentiates between Buy-Side and Sell-Side algorithmic trading, depending on the functions of the computer programs (supporting investment-decisions or transaction management). Further, the author applies the multifactor model of the style analysis, formely introduced by Fung and Hsieh (1997). The multifactor model allows to separate fund returns into regression factors that can be attributed to different reasons. The results of this dissertation do show that it is possible to draw conclusions about algorithmic trading out of the analysis of funds returns. Yet these conclusions cannot be of technical nature. They rather have to be attributed to investment strategies (investment styles).show moreshow less

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Metadaten
Author details:Johannes Gomolka
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus-51009
ISBN:978-3-86956-125-7
Subtitle (German):Analyse von computergesteuerten Prozessen im Wertpapierhandel unter Verwendung der Multifaktorenregression
Subtitle (English):analysis of computer driven processes in securities trading using a multifactor regression model
Publisher:Universitätsverlag Potsdam
Place of publishing:Potsdam
Supervisor(s):Christoph Lattemann
Publication type:Doctoral Thesis
Language:German
Year of first publication:2011
Publication year:2011
Publishing institution:Universität Potsdam
Publishing institution:Universitätsverlag Potsdam
Granting institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2011/01/14
Release date:2011/05/06
Tag:Algorithmic Trading; Black Box; Börse; Computer; Handelssystem; Hedge Fonds; Neuronale Netze; Software; Wertpapierhandel
algorithmic trading; black box; computer driven trading; electronic; exchange; hedge funds; low latency; software
Number of pages:383
RVK - Regensburg classification:QK 650 ; QK 600 ; QK 600 ; QK 640 ; QK 320 ; PE 620
Organizational units:Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät / Wirtschaftswissenschaften
DDC classification:3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft
JEL classification:G Financial Economics / G1 General Financial Markets / G15 International Financial Markets
G Financial Economics / G1 General Financial Markets / G17 Financial Forecasting (Updated!)
G Financial Economics / G2 Financial Institutions and Services / G24 Investment Banking; Venture Capital; Brokerage; Ratings and Ratings Agencies (Updated!)
Publishing method:Universitätsverlag Potsdam
License (German):License LogoCreative Commons - Namensnennung, 3.0 Deutschland
External remark:In Printform erschienen im Universitätsverlag Potsdam:

Gomolka, Johannes:Algorithmic Trading : Analyse von computergesteuerten Prozessen imWertpapierhandel unter Verwendung der Multifaktorenregression / JohannesGomolka. - Potsdam: Universitätsverlag, 2011. - 383 S.Zugl.: Potsdam, Univ., Diss., 2011
ISBN 978-3-86956-125-7
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