Hochfrequenzhandel: Der Turbo-Algorithmus im Börsennetz

Dax - Kurssturz an der Frankfurter Börse

Als an einem Donnerstag im Oktober 2010 die Aktienkurse an der New Yorker Wall Street praktisch im freien Fall waren, geriet mancher Börsianer in Panik. Binnen weniger Minuten rauschte der Aktienindex Dow Jones um fast 1000 Punkte nach unten. Und selbst als sicher geltende Papiere wie die Anteilscheine von Procter & Gamble verloren fast die Hälfte ihres Wertes. Schuld an diesem „schwarzen Donnerstag“ war der Computer. Und nach vielen Monaten intensiver Ursachenforschung kam die amerikanische Börsenaufsicht zu dem Schluss: Es war kein Computerfehler. Der Kurssturz hatte System. Und dieses System steckt in den Programmzeilen der Software, die automatisch mit Aktien handelt. Macht sie das mehrere hunderttausend Mal je Sekunde, kann das zu Dominoeffekten führen, die einen Aktienindex dramatisch abrutschen lassen.

Die Vorsitzende der amerikanischen Börsenaufsicht, Mary Schapiro, will dem einen Riegel vorschieben. Doch dazu müssten die sündhaft teuer ausgerüsteten Rechenzentren für den Hochgeschwindigkeitshandel kontrolliert werden. „Da haben wir zurzeit keine Chance“, sagt sie. Denn die amerikanische Börsenaufsicht ist dramatisch schlecht ausgestattet. „Wir haben gerade mal 730 Prüfer im Einsatz, und die prüfen 30.500 Handelseinheiten“.

Drei Jahre bis die Computer in den Handelshäuser stehen

Allein um das Geschehen von zehn Handelsminuten in einem der Hochleistungs-Rechenzentren aufarbeiten zu können, benötigt ein gut ausgebildeter und mit leistungsfähigen Analysecomputern ausgestatteter Prüfer vier bis fünf Wochen. Doch viele Prüfer in den Vereinigten Staaten sind nicht gut ausgebildet. Und ihre Ausstattung gilt unter Algotrading-Spezialisten als schlechter Witz. Die meisten Rechenzentren liegen auf dem Land, in der Nähe von New York im Bundesstaat New Jersey. Die Hochgeschwindigkeitshändler lassen sich hier weder in die Algorithmen noch in die Rechner schauen. Ein Ökonom, dem dies vor zwei Jahren gelang, wechselte nach Veröffentlichung der Studie Branche und Beruf. So stark war der Druck, der von den schnellen Händlern ausgeübt wurde.

Doch auf Konferenzen über numerische Simulation und Algorithmenentwicklung sowie auf diversen Supercomputer-Konferenzen geben die Entwickler dann doch eine Menge über diese sich ansonsten so verschlossen zeigende Branche preis. So haben Beauftragte von Hedgefonds Renaissance Technologies in New York auf einer Konferenz im Jahr 2011 mitgeteilt, dass sie ausschließlich an Handelssoftware interessiert seien, die Aufträge auf bis zu 90.000 Rechnerknoten verteilen könne.

Durchschnittlich werden im Hochgeschwindigkeitshandel 60 Millionen Käufe und Verkäufe je Tag und Handelseinheit abgewickelt. Gegenwärtig liegt das je Sekunde mögliche Handelsvolumen eines Hochgeschwindigkeits-Rechenzentrums bei durchschnittlich 250.000 Transaktionen. Bis zum Jahr 2014 werden von den auf der Welt führenden Handelshäusern 400.000 Transaktionen in der Sekunde angestrebt.

Nur wenige Monate nachdem es der japanische K-Computer mit einer Rechenleistung von 8,1 Billiarden Gleitkommaoperationen je Sekunde auf Platz 1 der Top-500-Liste der schnellsten Rechner der Welt geschafft hatte, gingen die ersten Anfragen von Händlern im Tokioter Technologieministerium ein. In der Regel dauert es drei bis vier Jahre, bis die erstplazierten Supercomputer, die an vorderster technischer Front liegen, es in die Handelshäuser geschafft haben.

Noch immer treffen menschliche Fachleute Entscheidungen

Denn die Rechenleistung der bestplazierten Supercomputer ist nur ein Element im Hochgeschwindigkeitshandel. Damit sie in den Handelshäusern eingesetzt werden können, müssen auch die Ein- und Ausgabe-Geschwindigkeit, die Bandbreite der Kommunikationskanäle und die Leistungsfähigkeit der eingesetzten Massenspeichersysteme stimmen. Alles das berücksichtigen die Supercomputer-Entwickler bei ihrem Wettrennen um Platz 1 auf der Liste der schnellsten Rechner der Welt nicht.

Dort zählen nur die von der Linpack-Testsuite gemessenen Gleitkommaoperationen. Doch um 200.000 bis 300.000 Aufträge in nur einer Sekunde in die Handelssysteme zu plazieren, müssen die Kommunikationsrechner der Händler rund 50 Gigabyte je Sekunde an Daten verschicken. Das entspricht der Datenmenge, die auf 12 DVD-Scheiben gespeichert ist. Gespeichert werden die gesamten Handelsdaten eines Tages in einem durchschnittlichen Handelsrechenzentrum auf 2500 bis 3000 Festplatten. Dazu zählen natürlich auch die Daten, welche die Marktsimulationsalgorithmen erzeugen.

Anhand dieser Simulationsergebnisse treffen noch immer menschliche Fachleute Entscheidungen über bestimmte zu bevorzugende Papiere. Doch das sind strategische Entscheidungen, die mittel- bis langfristig ausgerichtet sind. Sie basieren auf den Ergebnissen von Marktsimulationen, die bis zu 12.000 unterschiedliche Marktparameter berücksichtigen und dabei lineare Gleichungssysteme von bis zu fünf Millionen Gleichungen berechnen. Haben die menschlichen Handelsexperten auf der Grundlage dieser Simulationsergebnisse ihre strategischen Vorgaben getroffen, wickeln die Algorithmen die Transaktionen auf Basis dieser Vorgaben automatisch ab.

Verkaufspreise werden nur wenige Sekunden aufrechterhalten

Zunehmend koppeln die Entwickler allerdings auch Simulationsalgorithmen und Handelsalgorithmen. Sie versuchen, aus den Ereignissen des „schwarzen Donnerstags“ des Jahres 2010 zu lernen. Denn damals haben die Algorithmen gleich mehrerer Handelshäuser gleichzeitig Aufträge am Markt plaziert und damit die Kurstendenz nach unten verstärkt. Das soll nunmehr durch Rückkopplung an Simulationssysteme vermieden werden.

Beim Algorithmus sorgt nämlich jedes Verkaufsangebot eines Papiers, das keinen Käufer findet, für einen Angebotsabschlag. Das funktioniert nach einem einfachen Prinzip. Die auf Hochgeschwindigkeit getakteten Handelssysteme geben in Sekundenbruchteilen Verkaufsangebote für ein bestimmtes Papier zu unterschiedlichen Verkaufspreisen ab. Die Verkaufspreise unterscheiden sich meist nur um einen oder zwei Cent. Sie werden auch nur wenige Sekunden aufrechterhalten.

Kauft nun beispielsweise ein Pensionsfond eine Aktie aus einem dieser Verkaufsangebote zu einem Preis von 5,10 Euro, dann kauft der Algorithmus das entsprechende Papier von anderen - langsamer am Markt agierenden - Verkäufern zu einem Preis von 5,09 Euro, um es mit einem Cent Aufschlag an den Pensionsfonds weiterzuverkaufen. Geht hingegen niemand auf das Verkaufsangebot des Händlers ein, storniert der Algorithmus das Angebot nach einigen Sekunden, um ein abermaliges Verkaufsangebot abzugeben, das preislich ein oder zwei Cent unter dem zuvor abgegebenen liegt.

Die meisten Systeme setzen auf eine simple Strategie

Plazieren zu viele Algorithmen zur gleichen Zeit zu viele Verkaufsangebote, reduzieren sich die Preise der Wertpapiere binnen Sekunden rasant. Die Folge kann ein Kurssturz sein. Das haben die Hochgeschwindigkeitshändler inzwischen erkannt. Deshalb wurde in den ursprünglich von Sal Arnuk und Joseph Saluzzi von Themis Trading beschriebenen Raubtieralgorithmus ein Programmmodul eingearbeitet, das die Verkaufspreisreduzierungen an ein Simulationsprogramm zurückmeldet. Dieses wiederum wird mit den Angebotsdaten auch der anderen Händler gespeist und kann so eine zu starke Preisreduzierung in Folge massenhafter Angebote erkennen und den Algorithmus über eine Supervisoren-Software stoppen. Derartige Kontrollschnittstellen finden sich allerdings noch nicht in allen Rechenzentren. Deshalb sorgt sich die Vorsitzende der amerikanischen Börsenaufsicht um die Kursstabilität.

Eine weitere ihrer Sorgen gilt dabei dem Baisse-Algorithmus. Denn auch der sorgt immer wieder für teilweise dramatische Kursabstürze an den Börsen. Dabei setzen die Hochgeschwindigkeitssysteme auf fallende Kurse. Fachleute haben dies sogar schon als regelrechte Computerwette bezeichnet. Damit die im Fokus der Systeme stehenden Wertpapiere im Preis nachgeben, müssen Nachrichten herausgegeben werden, in denen bestimmte Schlagwörter oder Stichwörter enthalten sind, auf die andere Handelssysteme automatisch mit einer Herabsetzung des Verkaufswertes reagieren. Weil die meisten Handelshäuser und Banken ähnliche Nachrichtenanbieter nutzen, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass auf ein bestimmtes Stichwort hin die Algorithmen der Handelssysteme die Verkaufswerte absenken.

Solche Nachrichten können zum Beispiel Ankündigungen des Verkaufs größerer Tranchen sein. Die meisten Systeme setzen allerdings auf eine simplere Strategie: Sie bieten große Mengen des Wertpapiers, gegen das sie gewettet haben, zum Verkauf an, reduzieren sekündlich die Angebotspreise und stornieren diese Verkaufsorder nach wenigen Sekunden wieder. Marktbeobachter nehmen dann wahr, dass ein bestimmtes Papier unter dem bisherigen Kurswert angeboten wird, und speisen das in die Nachrichtensysteme ein.

Trading-Algorithmen werden als Betriebsgeheimnis gehütet

Entscheidend für das Absturzrisiko sind die gehandelten Mengen der Papiere. Die fünfzig besten Hochgeschwindigkeitshändler liefern sich dabei ein aberwitziges Wettrennen um Preisunterscheide im Cent-Bereich. Die Systeme mit den schnellsten Computern und den ausgeklügelsten Algorithmen machen die größten Gewinne. Sie handeln innerhalb der Börsen-Rush-Hour zwischen 15 und 16 Uhr in der Regel 70 bis 80 Millionen Wertpapiere. Das setzt eine leistungsstarke und redundante Infrastruktur voraus, um eine tatsächliche Verfügbarkeit von 100 Prozent garantieren zu können. Deshalb betreiben die meisten Handelshäuser einen Höchstleistungsrechner, dessen Leistungsfähigkeit bei der Durchführung von Gleitkommaoperationen ihm einen Platz auf den Rängen 10 bis 20 der Top-500-Liste der schnellsten Rechner garantieren würde.

Als Backupsystem wird meist ein System vorgehalten, das es immerhin noch unter die ersten 40 schaffen würde. Die Beschaffungskosten für beide Systeme dürften bei etwa 50 bis 60 Millionen Euro liegen. Hinzu kommen noch die laufenden Energiekosten, die sich je System auf 2,5 bis 3,5 Millionen Euro im Jahr belaufen. Die Kommunikationskosten schlagen durchschnittlich mit 3 bis 4 Millionen Euro zu Buche. Immer mehr Handelshäuser gehen allerdings dazu über, die Hochleistungsrechner für das Algotrading als Dienstleistungspaket von einem Hersteller zu kaufen. Für einen vierjährigen Betrieb werden dann ungefähr 60 bis 70 Millionen Euro veranschlagt. Nicht darin enthalten sind die Kosten für die Entwicklung der Trading-Algorithmen. Die werden von den Handelshäusern als ihr eigentliches Kapital betrachtet und als Betriebsgeheimnis gehütet.

Zwar weiß man seit den umfassenden Veröffentlichungen von Sal Arnuk und Joseph Saluzzi im Dezember 2008, wie diese Algorithmen prinzipiell strukturiert sind, aber die einzelnen Implementierungen machen die Handelshäuser natürlich nicht öffentlich. Wer sich aber mit der Programmierung von Simulationsalgorithmen auf Basis linearer Gleichungssysteme auf Superrechnern mit Multicore-Architektur auskennt, der weiß im Prinzip auch, wie solch ein Handelsalgorithmus programmiert ist, und kann zum Beispiel eine Software für den Raubtieralgorithmus mit verhältnismäßig überschaubarem Aufwand schreiben.

Hochfrequenzhandel Der Turbo-Algorithmus im Börsennetz

Drei Jahre bis die Computer in den Handelshäuser stehen

Noch immer treffen menschliche Fachleute Entscheidungen

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