Mathe Nerds bevorzugen den automatischen Handel und generieren Milliarden (Teil 2 von 2)


Wie Algotrader auf kurzfristige Trends setzen und dabei Millionen generieren


Noch in der Zeit als Student, als er noch mit Terminkontrakten auf Rohstoffe spekulierte, träumte Simons von Trading-Algorithmen. Das war der Zündstoff um, mit ein paar Mathematikern und Ex-Kollegen vom Institut of Defencse and Analyses, Renaissance Technologies (RenTec) zu gründen. Das Ziel war es Muster am Finanzmarkt zu erkennen. In den zehn Jahren bis zum Erfolg investierte Simons in langfristige Trends am Rohstoffmarkt und kopierte somit die Technik von Commodities Corporation. Zum Gründungsstart seines Medallion Fond steckten immer noch 85% des Kapitals in solchen langfristigen Wetten.

Dadurch, dass mit der Zeit auch viele andere Fonds Commodies Corporation kopierten, funktionierte die Strategie nicht mehr. Das Ergebnis war: Simons Fond verlor 1989 den Höchststand von 25%.

Mit dieser Erfahrung richtete er seine Strategie neu aus. Seiner Meinung nach bestand eine größere Chance darin in kurzfristigere Algorithmen zu investieren. Henry Laufer, der Mathematiker, entwickelte zu der Zeit genauso ein Model. Sein Model fand Algorithmen die nur ganz kurz auftraten und die immer nach Unternehmensbekanntmachungen oder Volkwirtschaftlichen Ereignissen auftauchten. Mit Robert Mercer und Peter Brown von IBM startete er 1990 eine Studie.



Damit drängen wir traditionelle Händler aus dem Geschäft


Sprachwissenschaftler hatten bei IBM versucht Computern dieselben Grammatikregeln beizubringen wie Kinder es in den ersten Jahren lernen.

Mercer und Brown gingen dabei anders vor. Sie fütterten dutzende von Computern mit tausenden französischen und englischen Dokumenten des kanadischen Parlaments. Mit dieser Strategie fanden sie in diesem Datenmaterial Codes die sich programmieren ließen und machten somit viele Linguisten und Übersetzer arbeitslos.

Ihr neuer Auftrag hieß: „Drängt die traditionellen Börsenhändler aus dem Markt“.

Um dieses zu bewerkstelligen schufen sie das bis heute profitabelste und erfolgreichste Spekulationsmodell auf kurzfristige Trends. Mit diesen Algorithmen werden hundertstel Prozente Gewinn gemacht, die sich dann auf die tausende von Trades summieren. Mit diesen massenhaften und sekundenschnellen Spekulationen erreichten sie eine Rendite von mehr als 35% im Jahr.

David Harding sagt über Simons Hedgefonds: „Dieses Handelsmodell ist der Klebstoff der alle Märkte zusammenhält.“

Somit hat RenTec erst den Börsenhandel mit Aktien, Anleihen mit Terminkontrakten und Rohstoffen, in der heutigen Gestalt, möglich gemacht. Vorher wurden dafür spezielle Market Maker beauftragt die für das Börsenparkett Kauf- und Verkaufskurse bereitstellten.

Heute stellen RenTec, mit Heerscharen von Hochgeschwindigkeitstradern (High-Frequency-Trading), mit ihren minimalen Kursdifferenzen, viele Kurse und machen somit Market Maker überflüssig.

Trotz seiner Niederlage, mit dem entschlüsseln von kurzfristigen Trendmustern, gab der Brite David Harding in keinster Weise auf. Sein Vater, ein Experte für alpine Pflanzen, war immer der Meinung nichts ohne es zu prüfen zu glauben. Harding erkannte daher schnell, dass die schlampige Mainstream-Mathematik der Ökonomen nichts taugte. Seine Energie für diese Aufgabe schöpfte er aus den vielen Zurückweisungen des Finanz-Establishments, da sie auf seine damaligen Bewerbungen mit Ablehnung reagierten.



Wo sich die Topmanager tummeln


Harding zählte in seiner Schulzeit zu den zähen Kerlen. Es blieb ihm und seinen Schulkollegen auch nichts Anderes übrig. In seinem Marinecollege Pangbourne mussten sie von morgens sieben bis abends neun lernen. Wenn nicht gelernt wurde dann wurde gerudert. Mit diesem antrainierten Selbstbewusstsein schaffte es Harding sich von den komplizierten Intraday-Daten zu lösen und sich den langfristigen Trends und intuitiven Anlagestrategien zu widmen.

Obwohl mittel- und langfristige Trading-Algorithmen nicht so profitabel wie kurzfristige sind, gelang es ihm damit zwei Unternehmen aufbauen. Zuerst gründete er AHL und 1997 den Hedgefonds Winston. AHL wurde später von einem großen Unternehmen gekauft. Dieses Unternehmen fährt immer noch Gewinne ein indem es Hardings Strategie verfolgt.

Der Vorteil, gegenüber von Renaissance Technologies, besteht in seinem langfristigen Einsatz, bei dem sehr viel mehr Kapital fließen kann, ohne das die eigenen Signale, bei starken Kursbewegungen, ins Schleudern kommen. Damit beweist Winton Capital in der Lage zu sein noch viel mehr Geld verwalten zu können als es im Augenblick der Fall ist. James Simons hat indessen sein Medallion-Fondsgeschlossen und legt nur noch für sich und seine Angestellten an.

Harding und Simons sind die Wegbereiter für viele Mathegenies die sich in Topfonds bemühen Muster zu erkennen. Der Programmierer David Shaw (entwickelte Tradingalgorithmen für Morgen Stanley) verwaltet heute über 37 Milliarden Dollar. Darin steckt, unter Anderem, das Geld von Google-Chairman Eric Schmidt. Er beteiligte sich mit 20% an dem Unternehmen D.E. Shaw (Arbeitsplatz von Jeff Bezos bevor er Amazone gründete).

Der Mathematiker John Overdeck und der Programmierer David Siegel, zwei weitere Ex-Mitarbeiter von Shaw, gründeten 2001 Two Sigma. Verwendet wurde dort die Anlagestrategie von Overdeck. Er ist der Sohn eines Mathematikers der NSA und einer IT-Managerin mit einem Masterabschluss. Mit 16 schaffte er es an die Eliteuniversität Stanford und gewann zweimal den Wettkampf des New Yorker Museum of Mathmatics. Seine Kunden vertrauen ihm heute 34 Milliarden Dollar an und er belohnt sie dafür mit 9,4% Rendite Jahr für Jahr.



Wenn Ungeübte sich an diesem automatisierten Tradingsystem versuchen geht es schief


Schon lange probieren auch die großen Investmentbanken in das Geschäft mit Algorithmen einzusteigen. Das führte vor ein paar Jahren dazu das Morgen Stanley und Goldman Sachs riesige Verluste machten. Das Inferno konnte nur mit einem Rettungsschirm der US-Zentralbank verhindert werden. Den großen Investmentbanken war dieses aber keine Lehre, sie versuchen immer noch in Hardings Domäne einzudringen. Angelockt werden sie von den Verdienstmöglichkeiten in diesem Bereich.

Harding sagt, dass Mustererkennung nicht von heute auf morgen stattfindet. „Es dauert seine Zeit, da helfen auch keine hochbezahlten Anhäufungen von Mathematikern“. Nur jahrelange und mühselige Arbeiten führen zu erfolgreichen Algorithmen. Investoren verhalten sich anders als Masseteilchen. Sie ändern ihre Strategie, wenn jemand gegen sie wettet. Trends werden unprofitabel, wenn zu viele Trader einsteigen. Auf lange Sicht sind es neue und innovative Konzepte die auch funktionieren. Über 120 Mitarbeiter (Researcher) sind bei Winton Capital angestellt.




Nicht nur Mathematiker erkennen Muster


Hier begegnet man Menschen wie Mark Rulston. Vorher war der Physiker und Kosmologe am CalTechbeschäftigt. Dort befasste er sich mit dem Wetterphänomen El Nino. Vor 8 Jahren kam er nach Winton, als seine Stelle beim britischen Wetterdienst eingespart wurde. Hier forschte er zuerst welche Wetterphänomene sich auf die Rohstoffmärkte auswirken. Heute beaufsichtigt er ein kleines Team das sich für „alles Mögliche“ interessiert. Ob es nun Produktrückrufe sind, die sich auf den Aktienkurs eines Unternehmens auswirken oder die Bewegungen von Öltankern, aus denen man Rückschlüsse auf die Lagerbestände oder Importmengen ziehen kann.

Für jede Idee gibt es den immer selben Ablauf. Die Vorgehensweise stammt aus der Arzneimittelforschung und verhindert das nur positive Ergebnisse veröffentlich werden, die dann bei weiteren Tests durchfallen würden. Für Harding ist Kontrolle ein zentraler Punkt. Gut ist nur der Algorithmus, der seine statischen Tests übersteht. Laut seiner Meinung haben 99% aller Unternehmen, die sich mit Finanzanalyse beschäftigen, keine ausreichenden Kontrollen und sollten lieber gleich ohne Computer spekulieren.

Bekannte Hedgefonds Manager wie Sushil Wadhwani, der früher im Rat der Bank von England saß, erkennen diese Überlegenheit an. Zum Ende der 80er Jahre sollte er einen Computer-Trading-Algorithmus entwickeln – und scheiterte. Dazu sagte er: „In diesem Geschäft gibt es bloße Sterbliche wie mich – und Götter.“



Jetzt erkennt es auch Goldman Sachs


Algorithmisches Handeln konnte gar nichts anderes sein als ein Siegeszug an der Börse und dieser hat gerade erst begonnen. Selbst der Umstand der Nullzinspolitik seit 2010, die Hardings Rendite auf 5,6% gedrückt hat, macht seinen Fond immer noch erfolgreicher als die 2% Rendite der Versicherungen mit ihren angeblich sicheren Anleihen.

Da ist es nicht verwunderlich, dass immer mehr Anleger Kapital aus Anleihen ziehen und in Fonds von Science-Nerds mit ihren Algorithmen stecken. Harding versichert das Einige, darunter auch Winton, eine große Zukunft vor sich haben.

Langsam glaubt auch Goldman Sachs an den Mathe-Guru und hat 10% an Winton Capital erworben. Günstiger wäre es ihnen gekommen, wenn sie schon 1982 an Harding geglaubt hätten und ihm ein Job gegeben hätten.


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