Algorithmic Trading

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Die Elektronisierung der Finanzmärkte hat in den letzten Jahren stark zugenommen, wobei nahezu jede Börse über ein elektronisches Handelssystem verfügt. Algorithmic Trading beschreibt den Einsatz von Computerprogrammen, die menschliche Händler im Wertpapierhandel ersetzen, indem sie Investmententscheidungen unterstützen oder Transaktionen durchführen. Diese Entwicklung ist Teil einer Reihe von Innovationen, die den Börsenhandel geprägt haben, wie die Erfindung der Telegraphie oder die elektronische Wertpapierabwicklung. Heute stellt sich nicht mehr die Frage, ob Computerprogramme im Handel eingesetzt werden, sondern wo die Grenze zwischen vollautomatischem und manuellem Handel liegt. Die Forschung zu Algorithmic Trading sieht sich dem Problem gegenüber, dass Informationen über diese Programme oft nicht zugänglich sind. Die Dissertation zielt darauf ab, dieses Problem zu umgehen, indem Informationen über Algorithmic Trading indirekt aus der Analyse von (Fonds-)Renditen gewonnen werden. Johannes Gomolka untersucht, ob sich Aussagen über computergestützten Wertpapierhandel aus der Analyse von Renditen ableiten lassen. Er formuliert eine neue Definition von Algorithmic Trading und unterscheidet zwischen Buy-Side und Sell-Side. Für seine empirische Untersuchung nutzt er das Multifaktorenmodell zur Style-Analyse von Fung und Hsieh (1997), um Fondsrenditen in interpretierbare Bestandteile zu zerlegen. Die Ergebnisse zeigen, dass Auss