Zuletzt aktualisiert am 25. Januar 2021

Die Märkte werden immer ausgefeilter und effizienter. Es ist fast unmöglich, auf lange Sicht profitabel zu sein, indem man Strategien ausführt, die vor 10 Jahren funktionierten.

Also, welche Handelsstrategien funktionieren heute? Hier sind 4 Kategorien von Strategien, die (bis zu einem gewissen Grad) funktionieren:

1. Alternative Daten
2. Obskure und kleine Märkte
3. Hochfrequenzhandel
4. Maschinelles Lernen

Alternative Datenhandelsstrategien

Alternative Daten sind nicht traditionelle (nicht Preis- oder Volumen-) Daten, die auf den Finanzmärkten einen Vorhersagewert haben.

Beispiele für alternative Datenstrategien

• Satellitenbilder von Walmart-Parkplätzen ermöglichen es Hedgefonds, die Veränderung der Anzahl der Menschen zu analysieren, die zu Walmart gehen. Dies ermöglicht es ihnen, die Verkaufszahlen von Walmart vorherzusagen.
• Vermessungsingenieure erfassen die Anzahl der Lastwagen, die die Fabriken von Unternehmen A verlassen. Diese Daten ermöglichen es Händlern, den Umsatz von Unternehmen A vorherzusagen.
• Mit Social-Media-Verkehrsdaten (wie Foursquares Check-in-Daten) rund um die Verkaufsstellen von Restaurant X können Händler die Verkaufszahlen von Restaurant X vorhersagen.

Die 5 beliebtesten Arten alternativer Daten sind:

• Standortdaten
• Verbraucherausgaben
• Satelliten- / Drohnenbilder
• Wetterdaten
• Web-Scrapped-Daten

Da die traditionellen Handelsmöglichkeiten abnehmen, benötigen Händler Informationen, die sie der Konkurrenz einen Schritt voraus machen können.

Sie müssen kreativ mit ihren Informationsquellen umgehen. Sie benötigen nicht nur qualitativ hochwertige alternative Daten, sondern auch qualitativ hochwertige alternative Daten, auf die andere Händler keinen Zugriff haben.

Händler und Hedgefonds kaufen diese Daten entweder von Datenanbietern oder sammeln sie selbst.

Hier ist eine Liste alternativer Datenanbieter.

Preis der Daten + Workarounds für Einzelhändler

Beachten Sie, dass diese Daten teuer sein können. Frische und exklusive Daten mit gutem Vorhersagewert sind noch teurer.

Für Einzelhändler ist es besser möglich, Daten selbst aus dem Internet zu sammeln oder zu kratzen.

Sie können diese Datensätze dann selbst verwenden oder mit anderen gekauften / verschrotteten Daten mischen, um einen synthetischen Index zu erstellen.

Beispiel für einen synthetischen Index: MongoDBs Popularität – Historischer Trend

Obskure und kleine Märkte

Obskure Märkte beziehen sich auf Märkte, die weniger beliebt und reguliert sind. Kleine Märkte beziehen sich auf Märkte, die nur eine kleine Menge an Handelsvolumen ohne eine große Preisbewegung absorbieren können.

Große Fonds können ihr Kapital nur in bestimmten regulierten und großen Märkten einsetzen.

Wir können alle Produkte handeln:

• Kryptowährungen? Mach schon.
• Börse in Entwicklungsländern? Mach schon.
• Unregulierte Derivate? Mach schon.
• Preisdiskrepanz aus geopolitischen Gründen, aber Sie können sie handeln, weil Sie einen vertrauenswürdigen Einheimischen kennen? Mach schon.
• Penny Stock, der nur $ 50K pro Tag aufnehmen kann, ohne dass sein Preis steigt? Mach schon.
• Seltsame Rohstoffmärkte in Asien? Yup … mach es!
• Pferderennen Quant Handel? Jemand hat damit eine Milliarde Dollar verdient! (Bloomberg-Artikel)

Der Grund für den Handel mit weniger regulierten und kleinen Märkten ist, dass diese Märkte weniger effizient sind. Es gibt mehr Möglichkeiten zu machen.

Ich habe persönlich offensichtliche Chancen auf weniger beliebten Märkten gesehen. Diese Möglichkeiten bieten seit Jahren konstante Gewinne (fast jeder Monat war profitabel).

Aber sobald diese Märkte populärer werden und andere große Akteure hinzukommen, ändert sich das Marktverhalten und die Chancen werden erheblich untergraben.

“ Calendar spreading ist ein Beispiel für eine semi-obskure Strategie. Erfahren Sie, wie Sie es aus unserem „5 Futures Trading Strategies Guide“ ausführen.

Hochfrequenzhandel (HFT)

Hochfrequenzhandel beschreibt den Handel, der hohe Rechen- und Kommunikationsgeschwindigkeiten erfordert.

HFT zeichnet sich durch eine hohe Kommunikations- und Rechengeschwindigkeit, eine große Anzahl von Trades, einen geringen Gewinn pro Trade und eine teure Softwareinfrastruktur aus.Hochfrequenzhändler nutzen die Kommunikationsgeschwindigkeit, um zu profitieren und andere Händler zu überlisten.

Arten von Hochfrequenzstrategien

Arbitrage

Hauptartikel: Arbitrage-Trades finden statt, wenn ein Vermögenswert an 2 Börsen unterschiedlich bewertet wird und ein Händler den billigeren kauft, während er den teureren leerschließt.

Reaktion auf Nachrichten

Wenn eine wichtige Nachricht veröffentlicht wird, gewinnt der Händler, der am schnellsten reagiert. In diesem Fall muss der Hochfrequenzhändler die Nachrichten analysieren und den Handel vor allen anderen auslösen

Latency Arbitrage

Wenn ein traditioneller (langsamerer) Hedgefonds eine große Menge an Aktien kauft A, ein HFT-Hedgefonds wird das erkennen.

Der HFT-Hedgefonds kauft dann alle Aktien A an den anderen Börsen und verkauft sie für einen kleinen Gewinn an den langsameren Hedgefonds zurück.

Der HFT-Hedgefonds könnte dies millionenfach am Tag tun.

Statistische Arbitrage

Eine große Anzahl ähnlicher Aktien könnte sich in ähnlicher Weise bewegen. Wenn eine der Aktien divergiert, kauft der Hochfrequenzhändler die billigere und / oder Short die teurere.

Index Arbitrage

Ein Index oder börsengehandelter Fonds dient dazu, die Renditen eines Index wie des S&P500 nachzubilden.

Andere Strategien

HFT ist ein geheimes Feld. Sobald eine Strategie aufgedeckt wird und die anderen Fonds mitmachen, verschwindet die Gewinnchance schnell.

So entstehen täglich viele neue innovative Strategien, die der breiten Öffentlichkeit nicht bekannt sind.

Investitionen in die Infrastruktur

HFT ist in der Regel eine Winner-take-all-Industrie. Wenn Sie schneller als Ihre Konkurrenz sind (sogar um einen geringen Betrag), erhalten Sie alle Gewinne.

Da die relative Geschwindigkeit wichtiger ist als die absolute Geschwindigkeit, versuchen HFT-Fonds ständig, schneller zu sein als ihre Konkurrenten.

HFT-Fonds geben Hunderte von Millionen für Hardware- und Softwareinfrastrukturen aus, um ihre Rechen- und Kommunikationsgeschwindigkeit um Millisekunden zu reduzieren.

Investitionen in die Infrastruktur umfassen den Bau eines geraden Tunnels zum Verlegen von Kommunikationsleitungen und das Aufstellen ihrer Server direkt neben den Servern der Finanzbörse.

Maschinelles Lernen

Maschinelle Lerntechniken ermöglichen es Computern, Dinge zu tun, ohne dass ihnen explizit gesagt wird, wie sie sie tun sollen.

Das Wesen des maschinellen Lernens ist die Fähigkeit von Computern, durch Analyse von Daten oder durch eigene Erfahrung zu lernen.

Traditionelle Rechenregeln

Wenn ein Bild 4 Beine, Fell, spitze Ohren und Schnurrhaare hat, kennzeichnen Sie es als Katze.

Regeln für maschinelles Lernen

Wir geben dem Computer 1000 Katzenbilder und 1000 Bilder, die keine Katzen sind. Nach der Analyse dieser 2000 Bilder kann der Computer feststellen, ob ein Bild eine Katze enthält.

Vorteile des maschinellen Lernens

• In der Lage sein, große Datenmengen zu analysieren, ohne explizit darauf hingewiesen zu werden, wonach zu suchen ist
• In der Lage sein, Texte (in großen Mengen und verschiedenen Sprachen) zu verstehen
• In der Lage sein, Bilder zu interpretieren
• In der Lage sein, kreative Lösungen zu finden
• In der Lage sein, eine Vorhersage schnell zu analysieren und auszugeben

> Texte schnell lesen. Damit wir schnell wissen, wie sich ein neu veröffentlichter Nachrichtenartikel auf den Markt auswirkt.

Riesige Textblöcke lesen. Damit wir Zusammenfassungen effektiv erhalten können.

Blick auf viele Drohnen- und Satellitenbilder. Damit wir wissen, was die Bilder uns sagen. Sterben die Sojabohnen oder boomen sie? Dann kaufen oder verkaufen wir Sojabohnen!

Scannen der vielen Aufträge, die auf den Markt kommen. Wir suchen nach Mustern, um festzustellen, ob jemand versucht, eine große Menge Apple-Aktien zu kaufen oder zu verkaufen.

Mehr über maschinelles Lernen hier: Machine Learning Simplified

Bedeutet das, dass wir mit diesen Strategien profitabel sein werden?

Leider wahrscheinlich nicht. Diese Strategien funktionieren, aber ihre Umsetzung ist nicht einfach.

Nur weil viele Burgerrestaurants erfolgreich sind, bedeutet das nicht, dass Sie mit Leichtigkeit einen erfolgreichen Burgerladen betreiben können.In ähnlicher Weise, nur weil es Top-Trader und Fonds gibt, die die oben genannten Handelsstrategien erfolgreich ausführen, bedeutet das nicht, dass wir diese Strategien mit Leichtigkeit ausführen können.

Um diese Strategien gut auszuführen, müssen Sie harte Arbeit leisten.

Versuchen, scheitern, verbessern, erneut scheitern, verbessern, wiederholen bis zum Erfolg.

Welche Handelsstrategien sind für Anfänger geeignet

Beginnen Sie mit Handelsstrategien, die 1) alternative Daten, die über Web Scraping oder billig von Anbietern bezogen werden können, und 2) obskure und kleine Märkte umfassen.Hochfrequenzhandel beinhaltet Millionen von Dollar an Infrastruktur und ein Team von Doktoranden, so dass das nicht in Frage kommt.

Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, um Informationen zu analysieren, es ist kein Ausgangspunkt.

Verwandte Fragen

Funktioniert die Preisaktion? Wenn Sie nur den Preis eines Vermögenswerts ohne Informationen von anderen Vermögenswerten oder externen Variablen analysieren, ist es schwierig, auf lange Sicht profitabel zu sein. Es ist schlimmer, wenn Sie einen effizienten Markt wie Forex handeln. Jede positive Rendite auf kurze Sicht ist wahrscheinlich Glück. Das Zeichnen von 20 Trendlinien und das Überlagern von 10 Indikatoren werden Sie nicht retten.

Funktioniert Trendfollow? Die Chancen, Trends zu folgen, haben sich seit den Tagen der Schildkrötenhändler in den 1980er Jahren stark verringert. Die Trendfolge könnte jedoch immer noch funktionieren, wenn sie nicht nur eine Kursausbruchstrategie ist, sondern auch durch ein gutes Geldmanagement, eine Risikominderung (indem sich gegensätzliche Trades absichern) und hochwertige Informationsquellen (quantitative und qualitative Forschung) ergänzt wird.