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Maschinen anstelle von Tradern?

Derivate Magazin - Indizes - 29.04.2010

Nicht die ganze Arbeit kann an den Computer ausgelagert werden. Doch einen Teil des Portfolios vom Computer bewirtschaften zu lassen, kann sich bezahlt machen. Die praktische Umsetzung eines Tradingsystems ist jedoch nicht ganz einfach. Der folgende Erfahrungsbericht stellt die Erstellung eines systematischen Tradingansatzes f√ľr Futures dar, der als Bestandteil eines Long/ Short Equity Hedge Funds praktisch umgesetzt wird.

‚ÄěMenschliche‚Äú Faktoren beim Traden sind Verstand und Intuition. Im negativen Sinn beeinfl ussen aber auch Emotionen, Selbst√ľbersch√§tzung und Festhalten an falschen Entscheidungen die Performance des Traders. Technische Handelssysteme eliminieren diese negativen Faktoren und eignen sich daher, um Entscheidungen zu hinterfragen oder um das Portfoliorisiko durch einen technisch gehandelten Anteil insgesamt zu reduzieren.

Beim Handeln von Indexfutures orientieren sich Trader an Korrelationen zu anderen Indizes und Werten. Zum Beispiel soll sich eine steigende W√§hrung negativ auf Exportwerte auswirken, oder teurere Rohstoffe dr√ľcken auf die Margen der Industrie, Zinsanstiege verteuern Investitionen etc. Trader achten auf unz√§hlige Korrelationen, wobei jeder H√§ndler ein eigenes Universum an Indikatoren hat. Daraus entwickelt sich oft ein gutes Gef√ľhl f√ľr das Verhalten von bestimmten Indizes. Mathematisch betrachtet, l√§uft im Kopf des Traders ein Multifaktormodell ab, wobei die Anzahl der Faktoren, die ein menschliches Gehirn erfassen kann, beschr√§nkt ist. Genau dasselbe Verhalten l√§sst sich aber auch auf den Computer √ľbertragen.

Das vorgestellte Modell unterscheidet sich von quantitativen Ans√§tzen insofern, als dass es nicht auf einzelne Aktienpositionen, sondern ausschliesslich auf vier Aktienindex-Futures ausgerichtet ist. Diese eignen sich besser f√ľr ein systematisches Modell, da sie weniger stark von Ereignissen abh√§ngig sind, die einen massiven Kurseinfl uss haben Dabei ist die Auswahl der entscheidenden Faktoren dynamisch und √§ndert sich t√§glich.

Grundlagen eines Multifaktormodells

Ein einfaches Multifaktormodell hat die Form:

Index = X1A1 + X2A2+ ... + XnAn + ε

Wobei:
Xn = Faktorgewichtung
An = Faktorwert
ε = Errorterm

Das Ziel eines Multifaktormodells ist es, die Faktoren so zu gewichten, dass der Errorterm so gering wie m√∂glich wird. Je geringer dieser n√§mlich ist, desto besser kann durch das Modell der Kurs des Index aus den einzelnen Faktoren berechnet werden. Im Kopf des Traders wird die Faktorgewichtung nach Gef√ľhl und Erfahrung und meist unbewusst umgesetzt. Umfragen haben ergeben, dass sich Trader und auch Analysten oft selber √ľbersch√§tzen, wenn sie ihre eigenen Erfolge bewerten sollen. Das deutet darauf hin, dass der Errorterm meist untersch√§tzt wird.

Mehr Faktoren, kleinere Fehler und keine Emotionen

Im Unterschied zum Menschen kann ein Computer unz√§hlige Faktoren in ein solches Modell einfl ie√üen lassen, den Errorterm messen und diesen minimieren. Auch stellt die Interaktion der Faktoren f√ľr Computer kein Problem dar. Im vorliegenden Modell werden 150 Faktoren aus den Bereichen Makro√∂konomie, Rohstoffe, Zinsen, verschiedene Indizes, Emerging Markets, technische Analysemodelle und fundamentale Daten sowie propriet√§re Methoden verwendet. Damit k√∂nnte man basierend auf Vergangenheitsdaten einen Index ann√§hernd perfekt abbilden bzw. dessen Kursverlauf im Nachhinein nahezu vollst√§ndig hinsichtlich der Einfl ussfaktoren nachvollziehen.

Schwierigkeiten in der praktischen Umsetzung

Was in der Theorie relativ einfach erscheint, hat in der Praxis jedoch einige T√ľcken. Denn w√§hrend der Computer stur und genau das Modell berechnen kann, fehlt es ihm an der M√∂glichkeit, eine Marktstimmung, exogene Ereignisse oder Nachrichten so zu verarbeiten, wie es ein Mensch kann. Gleichzeitig √§ndern sich die Einfl ussfaktoren auf B√∂rsenindizes. In panischen Marktreaktionen werden die Indizes vielleicht von einem einzigen Ereignis oder Faktor angetrieben. Zum Beispiel h√§tte das vorgestellte Modell w√§hrend der Subprime-Korrektur kaum so gut funktioniert, w√§ren keine Credit-Indices in den Faktoren enthalten gewesen. In ‚Äěnormalen‚Äú Situationen reagieren die Indizes auf eine viel breitere Palette von Einfl √ľssen. Unter dem Strich muss das Modell deshalb dynamisch sein, sprich, die Faktoren aktiv anpassen k√∂nnen. Und es muss erkennen, in welchen Situationen besser keine Trades aufgegeben werden.

Anstelle einer einfachen Berechnung muss st√§ndig √ľberpr√ľft werden, welche Einfl √ľsse die M√§rkte zur Berechnungszeit beherrschen. Das m√ľssen zum einen gen√ľgend Faktoren sein, um sicherzustellen, dass sie ein Modell statistisch signifi kant beschreiben k√∂nnen. Gleichzeitig sollen Elemente, die keinen Einfl uss haben oder das Resultat negativ beeintr√§chtigen, ausgeklammert werden.

Jeder Faktor muss sich rechtfertigen

Der wichtigste Erfolgsfaktor ist, dass die Regression nicht nur innerhalb der Vergangenheitsdaten ein gutes Modell darstellt, sondern auch ‚Äěout-of-sample‚Äú, also ausserhalb der Daten, die man f√ľr die Berechnung herangezogen hat. Aus den 150 Faktoren k√∂nnen √ľber 1.045 (bzw. eine 1 mit 45 Nullen) verschiedene Faktor-Kombinationen gew√§hlt werden. Um das beste pr√§diktive Modell zu fi nden, muss jeder Faktor seinen Informationsgehalt rechtfertigen. Aus den √ľbrig gebliebenen Faktoren (meistens um die zehn) wird dann das beste Modell berechnet, um die Sch√§tzung f√ľr die Rendite des betreffenden Index f√ľr den n√§chsten Tag zu berechnen. F√ľr die Renditesch√§tzung ist es entscheidend, dass die statistischen Modelle zu den real vorhandenen Daten passen.

Faktorgewichtung

Die Faktorgewichtung basiert dabei auf einem propriet√§ren Prozess. Es resultiert ein Modell, das im Backtesting auf einer t√§glichen Basis zu ca. 55 % die richtige Entscheidung getroffen hat. Wichtig ist hier nicht nur die Anzahl der richtigen Trades, sondern dass die darauf folgende Kursver√§nderung relativ gro√ü war. Wenn ein System zu 70 % richtig lag, allerdings nur dann, wenn die Kursver√§nderung klein ist, und bei den gro√üen Schwankungen Verluste macht, ist die Gesamtperformance wesentlich schlechter. Das rechtzeitige Erkennen von gro√üen Bewegungen, also die Aussch√∂pfbarkeit der Richtungs-Pr√§diktionen, ist f√ľr das Modell deshalb ein Schl√ľsselpunkt.

Risikomanagement

L√§sst man den Computer Trading-Entscheidungen f√§llen, spielt nat√ľrlich das Risikomanagement eine wichtige Rolle. Dieses basiert auf drei Stufen:

1. Erstens muss bei der Berechnung des Signals ausgeschlossen werden, dass qualitativ schlechte Signale in Trades enden. Hier muss das System mittels eines Filters erkennen, wann die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers zu hoch ist, um das Signal umzusetzen.

2. Bei der Berechnung der Anzahl der zu handelnden Kontrakte muss eine Kombination resultieren, welche den Value-at-Risk begrenzt. Dies geschieht zum einen durch die Komposition des Portfolios, zum anderen durch die Berechnung von Stop-Loss- Limits.

3. Bei der Umsetzung schließlich muss sichergestellt werden, dass die richtige Anzahl gehandelt wird und dass die Richtung des Trades (Long oder Short) stimmt.

Des Weiteren ist beim t√§glichen Einsatz die Anpassung des Marktrisikos von entscheidender Bedeutung. Wichtig ist, dass in Stress- Phasen die Positionen rasch in der Gr√∂√üe angepasst werden, um extreme Verluste zu vermeiden. Andererseits muss auch rechtzeitig wieder die n√∂tige Risikokapazit√§t zur Verf√ľgung gestellt werden, um keine Performance einzub√ľ√üen. Das GARCH-Modell hat sich in der Praxis bew√§hrt, um diese Eigenschaften entsprechend zu modellieren.

Optimale Tradingzeit

Das Modell ist so ausgelegt, dass einmal t√§glich getraded wird und die Positionen dann bis zum n√§chsten Handelstag um dieselbe Zeit gehalten oder ausgestoppt werden. Zum Traden geeignet ist eine Zeit, in der es keine Verzerrungen gibt. Opening und Closing des Marktes sind damit bereits ausgeschlossen. Gleichzeitig soll f√ľr die Skalierbarkeit des Modells ein relativ hohes Volumen in den entsprechenden Futures gehandelt werden. Optimal ist auch, wenn die Trades vom Risikomanager √ľberwacht werden k√∂nnen. W√§hrend die praktische Umsetzung auch in der Nacht durch den Computer m√ľhelos umsetzbar ist, kann eine zus√§tzliche Konfi denz erreicht werden, wenn der Risikomanager die Ausf√ľhrung aktiv √ľberwachen kann.

Praktische Implementierung

F√ľr eine einfache Umsetzung eignet sich eine elektronische Plattform, die man √ľber ein externes Programm ansteuern kann. Die Positionierung verlangt vier Schritte, die sequentiell ausgef√ľhrt werden m√ľssen. Kurz vor dem berechneten Tradingzeitpunkt m√ľssen die Stop-Loss-Orders vom Vortag ‚Äď falls sie nicht getriggered wurden ‚Äď gel√∂scht werden. Zum Tradingzeitpunkt m√ľssen die eineinzelnen Positionen angepasst werden. Das System muss also die Vortagesposition mit den berechneten Positionen f√ľr den aktuellen Tag vergleichen und daraus berechnen, welche Trades notwendig sind.

Nach der √úbermittlung dieser Trades muss die Ausf√ľhrung abgewartet werden. Die Ausf√ľhrungskurse sind wichtig, um die Stop- Losses zu berechnen und diese dann umgehend nachzureichen. Ob die Kalkulation der Trades best√§tigt werden muss oder nicht, h√§ngt vom Vertrauen in das Programm ab. Im vorliegenden Fall, muss der Risikomanager noch die Positionsgr√∂sse √ľberpr√ľfen und diese per Mausklick best√§tigen. Dies startet eine Routine, welche die Trades zum berechneten Zeitpunkt ausf√ľhrt, die Stop Losses berechnet und die letzteren dann nachreicht.

Nach einer ausf√ľhrlichen Testphase kann dieser Zwischenschritt weggelassen werden und das System autonom agieren. Es muss dann aber f√§hig sein, Unregelm√§ssigkeiten zu erkennen und darauf zu reagieren, zum Beispiel durch das Glattstellen der offenen Futures- Positionen.

Das vorgestellte System wird nach l√§ngerer Testphase mittlerweile praktisch umgesetzt. Die letzten B√∂rsenst√ľrme hat es mit einer positiven Performance gut √ľberstanden. Es hat sich jedoch gezeigt, dass es f√ľr europ√§ische Indizes einfacher umzusetzen ist als f√ľr US-Indizes. Dies kommt daher, dass in den USA die M√§rkte noch effi zienter sind und diverse gro√üe Hedge Funds ebenfalls mit solchen Modellen handeln. Unterschiedliche M√§rkte verlangen eben auch unterschiedliche Ans√§tze. Da sich die M√§rkte st√§ndig ver√§ndern, gen√ľgt es nicht, einmal ein Modell zu entwickeln und es dann unver√§ndert handeln zu lassen. Die stetige Verfeinerung und die Erweiterung der Anzahl w√§hlbarer Faktoren sind unabdingbar. Sp√§testens hier braucht es wieder Intuition und den menschlichen Verstand.

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