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Algorithmischer Finanzhandel: Menschen und Roboter ziehen an einem Strang

27 Jan, 2021

Im algorithmischen Finanzhandel werden Erwartungen über zukünftige Trends auf dem Energiemarkt auf Grundlage automatisierter Handelsmuster gekauft und verkauft. Die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen eröffnet völlig neue Möglichkeiten.

Laxman Pararasasingam
Laxman Pararasasingam
Systematic Trader bei Statkraft

Laxman Pararasasingam ist ein Optionshändler und Systematic Trader im Geschäftsbereich Markets and IT bei Statkraft.

Statkraft ist ein wichtiger Akteur auf dem Markt für Terminkontrakte im Energiebereich. Futures-Kontrakte sind Vereinbarungen, eine Ware in der Zukunft zu einem bestimmten Preis zu kaufen oder zu verkaufen. Bei dem Rohstoff kann es sich um Strom, Gas, Öl, Kohlenstoffemissionen, Kohle und mehr handeln.

"Käufer von Futures-Kontrakten versuchen oft, das Risiko steigender Preise zu verringern, während Verkäufer versuchen, sich gegen fallende Preise abzusichern. Unabhängig vom tatsächlichen Ergebnis hilft es beiden Seiten, das Risiko und die Ungewissheit zu verringern, indem sie einen Preis festschreiben, der für ihre künftigen Einkommensströme akzeptabel ist", erklärt Laxman Pararasasingam, der als Trader im Bereich Options and Systematic Trading bei Statkraft im Geschäftsbereich Markets and IT tätig ist.

Wirtschaftliche Chancen

Die Teilnehmer am Futures-Markt sind Hedger oder Spekulanten. Hedger führen Geschäfte nicht speziell zur Gewinnerzielung, sondern zur Minimierung des Marktrisikos durch. Spekulanten versuchen, von den Schwankungen zu profitieren, indem sie das oben genannte Risiko übernehmen.

"Ein Eigentümer eine Erzeugungsanlage will sich den künftigen Wert seiner Erzeugung durch den Verkauf von Termingeschäften (Hedging) sichern, um das Einkommen für die Restlaufzeit der Anlage zu sichern. Das Ziel ist, eine Art Versicherung zu kaufen und die künftige Unsicherheit zu verringern, anstatt zu versuchen, die Preisentwicklung vorherzusagen. Dies führt zu einer Versicherungs- oder Risikoprämie", sagt Pararasasingam.

Für ein Unternehmen wie Statkraft, das einem großen Marktrisiko ausgesetzt ist und über beträchtliche Fachkenntnisse auf den Energiemärkten verfügt, eröffnet dies viele Geschäftsmöglichkeiten.

"Einige Abteilungen fungieren als (Markt-)Risiko-Aggregatoren für kleinere Verbraucher und Produzenten, andere Abteilungen sind für die Absicherung unserer eigenen Vermögenswerte zuständig. Mein Team ist im proprietären Handel tätig. Ziel ist es, von der Akkumulation des oben genannten Risikos zu profitieren und einen aktiven Risikomanagement-Ansatz zu verfolgen. Eine der Möglichkeiten, wie wir das Risiko mindern können, ist die Diversifizierung in andere Rohstoffe, die den Strommarkt beeinflussen: Zum Beispiel Gas, Kohle, Öl oder Kohlenstoffemissionen", sagt er.

Maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz werden zur Datenanalyse im algorithmischen Handel eingesetzt. Foto: Shutterstock.

Maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz werden zur Datenanalyse im algorithmischen Handel eingesetzt. Foto: Shutterstock.

Algorithmischer Handel auf den Finanzmärkten

Algorithmen können Trends auf dem Finanz-Energiemarkt ganz anders berechnen als Menschen allein. Maschinen verarbeiten innerhalb eines Augenblicks große Datenmengen, so dass Entscheidungen, die auf historischen Mustern basieren, zuverlässiger sein können.

Es gibt verschiedene Arten von Handelsalgorithmen:

  1. Die Entscheidung, einen Auftrag aufzugeben, wird von einem Algorithmus generiert und von einem Menschen ausgeführt.
  2. Die Entscheidung, einen Handel zu tätigen, wird von einem Menschen getroffen und von einem Algorithmus ausgeführt.
  3. Ein Algorithmus entscheidet sich für einen Handel, der dann vollautomatisch ausgeführt wird - unter menschlicher Aufsicht, aber nicht unbedingt durch menschliches Eingreifen.

Die langfristigen Erwartungen von Angebot und Nachfrage, geopolitische Ereignisse und Änderungen in Politik und Vorschriften sind die grundlegenden Triebkräfte des Handels mit finanziellen Algorithmen. "Die Zeitspanne kann von Wochen oder Monaten bis zu fünf Jahren reichen", erklärt Pararasasingam.

Statkraft ist ein wichtiger Akteur auf dem Markt für Terminkontrakte im Energiebereich. (Foto: Bjørn Grane)

Ein stabiler Rahmen

Hohe Summen und Risiken können beim Handel mit finanziellen Algorithmen involviert sein. "Infolgedessen ist der auf Finanzalgorithmen basierende Handel streng reguliert. Viele der Regelungen im Energiehandel basieren auf ähnlichen Regeln aus dem Finanzsektor und sind nicht unbedingt direkt übertragbar. Dies gilt insbesondere für illiquide Energiemärkte. Wenn die Vorschriften geändert werden, um diesem Unterschied Rechnung zu tragen, müssen wir ständig lernen, Veränderungen einzukalkulieren. Wir haben Horrorgeschichten über Algorithmen gehört, die den Finanzmarkt zum Absturz hätten bringen können. Deshalb ist es von entscheidender Bedeutung, einen stabilen Rahmen für den Handel mit finanziellen Algorithmen zu haben", betont Pararasasingam.

Bei Statkraft werden die Berechnungen von Algorithmen durchgeführt, und dann trifft das Team Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse.

"Die Algorithmen geben uns größere Flexibilität, denn sie erlauben uns, in verschiedenen Produkten und Märkten schnell zu skalieren und zu reagieren. Für uns ist der beste Ansatz, Algorithmen zur Datenverarbeitung zu verwenden und die Entscheidungen dann den Menschen zu überlassen. Unser Ziel ist es nicht, der schnellste, sondern der smarteste Akteur auf dem Energiemarkt zu sein", fügt er hinzu.

Pararasasingam glaubt, dass Algorithmen in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen werden.

"Die Menge der zu verarbeitenden Daten wird immer weiter zunehmen. Deshalb muss die Fachkompetenz für den Umgang mit diesen Daten gestärkt und auf solide Weise erweitert werden", sagt Laxman Pararasasingam.

Shutterstock

Siehe auch: Physischer algorithmischer Handel

Durch dem immer größer werdenden Anteil erneuerbarer Energiequellen im Stromnetz werden digitale Lösungen für den Energiehandel unverzichtbar. Auf Grundlage sorgfältig entwickelter Algorithmen können Händler die Stromerzeugung und Stromlieferungen in Echtzeit optimieren.

Physischer algorithmischer Handel: Sekundenentscheidungen