Kaum eine andere Industrie wurde in den vergangenen beiden Jahrzehnten so massiv durch den Einzug der Informationstechnologie geprägt wie der Wertpapierhandel. Traditionelle Geschäftsmodelle haben sich grundlegend verändert. Das klassische Börsenparkett ist nahezu vollständig elektronischen Handelsplattformen gewichen

Gomber, Peter

Uhle, Tim

Zimmermann, Kai

German

Hochschulschriftenserver - Universität Frankfurt am Main

36 Forschung Frankfurt 2/2012Geld, Märkte, KriseAuf elektronischen Plattformen können Kauf- und Verkaufs-aufträge aus der ganzen Welt ge-sammelt und gegeneinander aus-geführt werden, ohne dass Händler am jeweiligen Marktplatz physisch präsent sein müssen. Aber nicht nur der Marktplatz selbst ist voll-ständig elektronisiert, auch die  Generierung von Handelsaufträgen bei den Marktteilnehmern und  Investoren wird zunehmend auf Computer und Software-Algorith-men übertragen. Diese Algorith-men agieren im Handel nach vor-definierten Regeln und Program- men, aber ohne unmittelbares menschliches Eingreifen. Damit verbunden ist auch ein Wettbewerb   um höhere Handelsgeschwindig-Geld rast um die WeltDer Wertpapierhandel im 21. Jahrhundertvon  Peter Gomber, Tim Uhle,  Kai ZimmermannKaum eine andere Industrie wurde in den vergangenen beiden Jahrzehn-ten so massiv durch den Einzug der Informationstechnologie geprägt wie der Wertpapierhandel. Traditionelle Geschäftsmodelle haben sich grundle-gend verändert. Das klassische Börsenparkett ist nahezu vollständig elekt-ronischen Handelsplattformen gewichen.keiten, der sich in der ständig stei-genden Nachfrage nach immer ge-ringeren »Latenzen«, das heißt schnelleren Übermittlungszeiten von Aufträgen und damit kürzeren Übertragungswegen, widerspiegelt. Mittlerweile werden Kauf- und Verkaufsaufträge innerhalb von Millisekunden abgewickelt – scheinbar dies für den Menschen unmöglich direkt zu verfolgen. Im Kontext dieser Entwicklun-gen wird diskutiert, inwiefern die heutigen Märkte noch mit den Märkten von gestern vergleichbar sind, oder ob sie sich völlig von den Fundamentaldaten der Real-wirtschaft gelöst haben. Ein Auf-hänger für diese Diskussion war nicht zuletzt der weltweit aufse-henerregende Kursausschlag am 6. Mai 2010 in den USA, bekannt als der »Flash Crash« 1: Gegen 14:32 Uhr wurde an der Chicago Mer-cantile Exchange (CME) ein com-putergesteuerter Verkaufsalgorith-mus gestartet, der 75 000 Kon- trakte (circa 4,1 Milliarden US-Dollar) zeitlich verteilt am Markt handeln sollte. Da die Handelsei-genschaften des Algorithmus un-zureichend festgelegt wurden, schloss dieser den Auftrag bereits nach 20 Minuten ab und erzeugte dadurch massiven Verkaufsdruck. In den folgenden Minuten fiel der Preis um bis zu 5 Prozent, bevor die automatische Handelsunterbre-chung der CME den Handel anhal-ten konnte. Dieser Preisrutsch brei-Hektik auf dem klassischen Börsenpar-kett: Händler werfen sich ins Gesche-hen. An der elektronischen Börse geht es heute zwar ruhiger zu, dafür ent-scheiden Bruchteile von Sekunden über Gewinn und Verlust.Geld, Märkte KriseForschung Frankfurt 2/2012 37tete sich sehr schnell auch auf die Aktienmärkte in den USA aus und führte zu extremen Kursausschlä-gen bei Einzelaktien. Die Kurse er-holten sich aber danach wieder re-lativ schnell, was den Namen »Flash Crash« prägte.Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen ist insbesondere zu beantworten, ob die Märkte wei-terhin ihre substanzielle Funktion, das effiziente Zusammenführen von Angebot und Nachfrage zu ei-nem fairen Preis, erfüllen können. Aus Sicht der Forschung im Be-reich e-Finance stellt sich darüber hinaus die Frage, wie neue Tech-nologien und regulatorische Ein-griffe den Handel und die Handels-strategien verändern und welche gesamtwirtschaftlichen Effekte die-se Veränderungen bewirken. Im Vordergrund stehen dabei die Fol-gen von Geschwindigkeit, Auto-matisierung und erhöhter Markt-fragmentierung sowie die Nutzen- potenziale der elektronisierten In-formationsverarbeitung.Geschwindigkeit und  AutomatisierungAuf traditionellen Märkten im ur-sprünglichen Sinne war für den einzelnen Händler eine gute Stra-ßenanbindung ein entscheidender Vorteil. So konnte er mehr Waren schneller zum Markt transportie-ren als seine Konkurrenten. Auch für den Handel mit Wertpapieren war es vor der vollständigen Elekt-ronisierung wichtig, möglichst nahe an der Maklerschranke auf dem Parkett zu stehen, um schnell und laut bei Transaktionswün-schen reagieren zu können. Heute ist die örtliche Nähe weiterhin ein entscheidender Vorteil – mit dem Unterschied, dass es nun darum geht, die Rechner des Händlers möglichst nahe bei den Handels-computern der Marktplätze zu platzieren, im Fachjargon wird dies als Co-Location bezeichnet. Was früher der kürzere Straßenweg war, ist heute die kürzere Leitung.Der Anteil dieser Technologien, speziell des algorithmischen Han-dels (»Algorithmic Trading«), am Handel auf internationalen Märk-ten wächst kontinuierlich und stellt mittlerweile einen wesentli-chen Anteil der Handelsaktivität dar 2. Dabei steht der sogenannte Hochfrequenzhandel (»High Fre-quency Trading« – HFT) als speziel-Kontraktvolumen (Kontrakt pro Minute) Preis8000070000600005000040000300002000010000090000 1180116011401120110010801060104010209:309:4510:0010:1510:3010:4511:0011:1511:3011:4512:0012:1512:3012:4513:0013:1513:3013:4514:0014:1514:3014:4515:0015:1515:3015:45VolumenPreisAnteil Volumen (geschätzt) %706050304020100  2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010High FrequencyTrading basierteStrategienLiquiditäts-bereitstellung(Statische)ArbitrageAufspürungvon LiquiditätAndereGenerierung vonSpreaderlösenMarktneutraleArbitrageSniffing/Pinging/SnipingLatenzArbitrageRebateStrategien…………Cross Asset,Cross Market &ETF ArbitrageQuote Stuffing/LayeringMomentumStrategien1 Preise und Kontraktvolumen des E-mini S&P 500 Aktienindex Futures, gehandelt an der Chicago Mercantile Exchange am Tag des Flash Crash (6. Mai 2010). [Quel-le: CFTC-SEC 2010]2 Anteil des algorithmischen Handels am internationalen Handelsgeschehen. [Quelle: NYSE Euronext, NASDAQ, BATS Exchange, Direct Edge, Aite Group]3 Kategorisierung von Handelsstrategi-en, die auf »High Frequency Trading« basieren (Gomber et al. 2011). Dabei bietet das »High Frequency Trading« die Möglichkeit, mit neuen Technologien diese zum Teil seit Langem bekannten Strategien mit sehr hoher Geschwindig-keit umzusetzen.le Form des Algorithmic Trading im Mittelpunkt. Hier werden automa-tisiert und ohne menschlichen Ein-griff hohe Transaktionsvolumina mit geringen Margen pro Transak-tion gehandelt. Analysen zeigen, dass HFT sehr differenziert und auf Basis der jeweiligen Einzelstrategi-en 3 zu betrachten ist. Viele Stra-tegien wie etwa Liquiditätsbereit-stellung und das Ausnutzen von Kursunterschieden an verschiede-nen Börsen (Arbitrage) leisten ei-nen positiven Beitrag zur Markt-qualität beziehungsweise Marktliquidität. Trotzdem existie-ren aber auch missbräuchliche Strategien, die versuchen, über das Aufspüren von Liquidität bei ande-ren Marktteilnehmern und/oder durch Vorspiegelung eines falschen Bildes der Angebots- und Nachfra-38 Forschung Frankfurt 2/2012Geld, Märkte, Krisegesituation (»Quote Stuffing« oder »Layering«) den eigenen Profit zu maximieren./1/ Ein Markt oder viele Märkte? Die Analyse der Nutzenpotenziale, aber auch der Gefahren dieser zu-nehmenden Automatisierung und Beschleunigung für die Qualität der Märkte ist ein Forschungs-schwerpunkt des Lehrstuhls für e-Finance der Goethe-Universität. Neue Technologien spielen eine wichtige Rolle, wenn Investoren und Händler auf mehreren, alter-nativen und räumlich verteilten (also fragmentierten) Marktplätzen schnell agieren wollen. Von regula-torischer Seite wurde diese Frag-mentierung in Europa durch die Wertpapier-Dienstleistungsrichtli-nie (»Markets in Financial Instru-ments Directive – MiFID«) im Jahr 2007 ermöglicht. MiFID hat ein harmonisiertes Regelwerk für den europäischen Wertpapierhandel geschaffen, das einen Wettbewerb unter den Handelsplattformen er-möglichen soll. Durch neue Han-delskategorien wie multilaterale Handelsplattformen und die da-durch aufflammende Konkurrenz sollten die expliziten Transaktions-kosten, also Gebühren und Provisi-onen der Marktplätze, sinken.Dieses System nebeneinander existierender Märkte regte die Nachfrage nach Unterstützungs-software für die Markteilnehmer sierten Erkennung und Extraktion entscheidungsrelevanter Inhalte auch aus unstrukturierten Textda-ten wie Nachrichten oder Unter-nehmensmeldungen. Die »Senti-mentanalyse« berücksichtigt (positive oder negative) Einschät-zungen oder Stimmungen der ent-sprechenden Quelle. Statistische Methoden dienen in beiden Ver-fahren dazu, Kerninhalte oder Stimmungslage einer Nachricht maschinell zu verarbeiten und ein-zuordnen.Auf diese Weise wird die Dauer der Interpretation von Informatio-nen im Vergleich zur menschlichen Informationsverarbeitung drastisch verkürzt. Dies verschafft Nutzern dieser Techniken potenzielle Profit-möglichkeiten, gewährleistet aber gleichzeitig auch eine hohe Infor-mationseffizienz der Märkte und damit faire Marktpreise. Eine er-gänzende Analyse unstrukturierter Datenquellen wie zum Beispiel Blogs oder Tweets macht auch wei-tere Anwendungen möglich, etwa das Aufdecken und die Prävention von Marktmissbrauch oder die Un-terstützung der Risikoanalyse. Die Professur für e-Finance ist Partner im EU-geförderten Forschungspro-jekt FIRST/3/, in dessen Mittelpunkt die Entwicklung von Methoden und Systemen für diese auto- matisierte Verarbeitung unstruktu- rierter Informationen in den ge-nannten Anwendungsfällen steht. Möglichst nahe an der Maklerschran-ke: So konnten die Händler ihre Transaktionswün-sche auf dem klassischen Par-kett schnell und lautstark übermit-teln. Heute geht es darum, seinen Rechner über eine möglichst kurze Leitung mit dem Handelscomputer zu verbinden.an: automatisierte Handelsalgorith-men, die durch Arbitrage kurzzei-tig existierende Preisunterschiede zwischen verschiedenen Märkten ausgleichen und so die effiziente Preisfindung sicherstellen. Diese Wechselwirkung zwischen techni-scher Entwicklung und dem wirt-schaftlichen sowie aufsichtsrechtli-chen Umfeld ist ebenso ein Forschungsthema der Professur für e-Finance. Studien konnten eine positive Wirkung der neuen euro-päischen Marktfragmentierung seit Ende 2007 auf Transaktionskosten und Marktqualität nachweisen./2/Informationsverarbeitung  früher und heuteUm in fragmentierten Märkten schnell reagieren zu können, ist es neben der Geschwindigkeit der Systeme auch erforderlich, über alle entscheidungsrelevanten In-formationen zu verfügen und sie kontinuierlich zu analysieren. In den vergangenen Jahren sind die Anzahl digitaler Kommunikations-wege und somit auch die Menge der potenziell entscheidungsrele-vanten Informationen deutlich ge-stiegen. Moderne Technologien er-öffnen grundlegend neue Möglichkeiten, wie diese Informa-tionsflut effizient aggregiert, verar-beitet und interpretiert werden kann. So bietet das Konzept des »Text Mining« computergestützte Analyseverfahren zur automati-Geld, Märkte KriseForschung Frankfurt 2/2012 39Anmerkungen/1/ Gomber, Peter; Arndt, Björn; Lutat, Marco; Uhle, Tim (2011) High Frequency Trading; Study Report Die Studie ist ver-fügbar unter http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1858626./2/ Gomber, Peter; Gsell, Markus; Lutat, Marco (2011) Competition among elec- tronic markets and market quality 14th Conference of the Swiss Society for  Financial Market Research (SGF); Zurich,   Switzerland./3/ http://project-first.eu/.Prof. Dr. Peter Gomber, 45, leitet seit Dezember 2004 die Professur für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere e-Finance, am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Goethe-Universität. Er ist Co-Chair und Mitglied des Vor-stands des E-Finance Lab, einer Kooperation der Univer-sitäten Frankfurt und Darmstadt sowie eines Netzwerks von Industriepartnern aus der Finanzwirtschaft. Im E-Finance Lab leitet er den Forschungslayer »Electronic Financial Markets and Market Infrastructures«.Diplom-Mathematiker Tim Uhle, 33, begann seine Promoti-on im Oktober 2008 im Rahmen des Graduiertenkollegs »Finance and Monetary Economics« der Goethe-Univer-sität und ist seit 1. August 2009 wissenschaftlicher Mit-arbeiter der Professur für e-Finance (Prof. Peter Gomber).   Zu den Forschungsinteressen gehören Algorithmic Trad-ing, IT-Architekturen im Handel sowie Finanzmarktregu-lierung.Diplom-Volkswirt Kai Zimmermann, 28, ist seit Mai 2011 wissenschaftlicher Mitarbeiter der Professur für e-Finance (Prof. Peter Gomber) und im Layer 2 des E-Finance Lab. Im Rahmen seiner Pro-motion beschäftigt sich Zimmermann mit den Themen   Finanzmarktregulierung, Marktqualität und Handels-transparenz.gomber@wiwi.uni-frankfurt.de      tuhle@wiwi.uni-frankfurt.dekzimmermann@wiwi.uni-frankfurt.deDie AutorenRevolution oder Evolution?Im Zuge des technischen Fort-schritts sowie der politischen Pro-zesse der europäischen Integration hat der Wertpapierhandel in den vergangenen Jahren grundlegende strukturelle Änderungen erfahren. Wir erleben heute eine Transfor-mation von traditionellen Ge-schäftsprozessen sowie permanen-te Innovationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette des Wertpapierhandels. Die vor dem Hintergrund der aktuellen Finanz-krise in den Fokus der Öffentlich-keit gerückte Diskussion um Algo-rithmic oder High Frequency Trading suggeriert bei vielen Be-trachtern eine plötzliche Verände-rung der Welt des Wertpapierhan-dels. Tatsächlich haben sich die Märkte seit ihrem Entstehen in ei-nem kontinuierlichen Prozess fort-entwickelt, der durch neue Tech-nologien derzeit nur beschleunigt wird. Diese Technologien sind al-lerdings maßgeblich daran betei-ligt, dass die Märkte im heutigen fragmentierten und hochtechnolo-gisierten Umfeld ihre traditionelle Funktion weiterhin erfüllen kön-nen: die effiziente Zusammenfüh-rung von Angebot und Nachfrage zu möglichst geringen Transakti-onskosten.    uDas Börsenge-schehen heute: Ein Wettstreit um höhere Handelsge-schwindigkeiten. Kauf- und Ver-kaufsaufträge wer-den innerhalb von Millisekunden ab-gewickelt. Wie verändert dies die Marktqualität und Stabilität?

Geld rast um die Welt : der Wertpapierhandel im 21. Jahrhundert

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