Der Aktienmarkt hatte einen seiner turbulentesten Monate seit Beginn der Aufzeichnungen, als der S&P 500, Dow und Nasdaq Mitte Februar alle auf neue Höchststände stiegen, nur um am Montag bis auf einen Bärenbereich abzustürzen.Marktbeobachter werfen erneut ein misstrauisches Auge auf die Rolle des algorithmischen Hochfrequenzhandels bei der Verschärfung der Talfahrt.Algorithmischer Handel, bei dem ein Computer automatisch Trades auf der Grundlage vorprogrammierter Anweisungen ausführt, gibt es schon lange und ist heute ein wichtiger Faktor im täglichen Auf und Ab der Börse.Die Zeiten, in denen Sie Ihren Broker anrufen würden, um einen Menschen anzuweisen, den Handel zu platzieren, sind größtenteils vorbei.Ein Computer trifft „Kauf“- oder „Verkaufs“-Entscheidungen schnell und leidenschaftslos, unbelastet von Emotionen oder Instinkten, die das menschliche Urteilsvermögen trüben könnten.Aber wenn die Märkte dramatisch fallen, wie am Montag, wird dem algorithmischen Handel oft vorgeworfen, den Markteinbruch zu verstärken und die Panik der Anleger zu schüren.Wenn beispielsweise Stop-Loss-Limits massenhaft ausgelöst werden, kann dies zu einem Schneeball-Verkaufseffekt führen und einen Markt in eine Abwärtsspirale schicken.Inmitten des historischen Ausverkaufs vom Montag zeigten einige Marktbeobachter mit dem Finger auf den algorithmischen Handel als mögliche Ursache und nannten ihn einen „gefährlichen Beschleuniger der Volatilität“.Bemerkenswert ist jedoch, dass man Kritik am computergestützten Handel selten hört, wenn die Aktien boomen.Guy De Blonay, ein Fondsmanager bei Jupiter Asset Management, sagte 2018 gegenüber CNBC, dass 80 % der täglichen Bewegungen bei US-Aktien maschinengesteuert seien, während Marko Kolanovic, globaler Leiter der quantitativen und derivativen Forschung bei JP Morgan, 2017 sagte: „ „Fundamental Discretionary Trader“ machten nur etwa 10 % des Handelsvolumens mit Aktien aus, verglichen mit 60 % für passives und quantitatives Investieren, das Algorithmen verwendet, um Anlageentscheidungen zu treffen.Die Vorteile des algorithmischen Handels, der typischerweise von institutionellen Anlegern und Hedgefonds genutzt wird, sind die Ausführungsgeschwindigkeit, niedrigere Handelskosten und das Festhalten an einer konsistenten Strategie.Ein Algorithmus könnte auf eine Momentum-Strategie ausgelegt sein – das heißt, Aktien kaufen, die steigen, oder Aktien verkaufen, die fallen.Oder die Software ist so programmiert, dass sie Aktien kauft oder verkauft, die über oder unter ihre letzte Handelsspanne gefallen sind.Und wenn die Märkte deutlich nach unten taumeln, führt die Software schnell große Verkaufsaufträge aus.Die US-Märkte haben sogenannte Stufenschalter, die den Handel stoppen, wenn die Aktien um 7 % fallen – und später um 13 % und 20 %.Genau das geschah wenige Minuten nach Beginn der Handelssitzung am Montag.Algorithmischer Handel ermöglicht es Anlegern auch, lukrative Arbitrage-Trades zu tätigen, indem sie winzige Unterschiede im Preis von Vermögenswerten identifizieren und möglicherweise von Wechselkursschwankungen profitieren.Computer können auch so programmiert werden, dass sie sofort und in einer festgelegten Weise auf zeitlich festgelegte Veröffentlichungen von Wirtschaftsdaten reagieren – denken Sie an Beschäftigungszahlen oder Zinsbewegungen der Fed –, was ihre Auswirkungen auf die Märkte verstärken kann.Die Software kann auch verwendet werden, um große Schluckaufe während des Handelstages zu vermeiden.Beispielsweise können große institutionelle Anleger wie Pensionsfonds, die einen großen Aktienkauf tätigen, ihre Order in viele kleinere Orders aufteilen, indem sie eine automatisierte Handelssoftware verwenden, um zu vermeiden, dass der Preis der Aktien in die Höhe getrieben wird.Algorithmischer Handel wird zunehmend mit maschinellem Lernen gekoppelt, um immer ausgefeiltere automatisierte Investitionen zu schaffen.Die Investmentbank JP Morgan sagte letztes Jahr, sie wende maschinelles Lernen an, um wettbewerbsfähige Preise zu bieten und die Ausführung auf dem Devisenmarkt mit einem Volumen von 6,6 Billionen US-Dollar pro Tag mit ihrem Deep Neural Network for Algo Execution (DNA) zu optimieren.In der Zwischenzeit wenden sich Anleger zunehmend an Robo-Advisors, die Algorithmen verwenden, um Online-Anlagestrategien zu erstellen und zu verwalten, die auf die Ziele einer Person zugeschnitten sind.Eine Unterart des algorithmischen Handels ist der Hochfrequenzhandel, bei dem Anleger Aktien in Sekundenbruchteilen kaufen oder verkaufen, um von winzigen Kursschwankungen zu profitieren.Hochfrequenzhandel bringt Liquidität in die Märkte, aber die Praxis ist umstritten, da sie beschuldigt wird, zu einer Reihe unerklärlicher Marktcrashs beigetragen zu haben.Am 6. Mai 2010 wurden rund 1 Billion US-Dollar von US-Aktien vernichtet, als der Dow Jones Industrial Average in einem bizarren „Flash-Crash“ um fast 1.000 Punkte einbrach, bevor er die meisten Verluste wieder wettmachte.Ein offizieller Bericht aus dem Jahr 2010 besagt, dass der Absturz an einem nervösen Tag an den Märkten stattfand, als ein Investmentfonds EMini S&P 500-Futures-Kontrakte im Wert von 4,1 Milliarden US-Dollar über einen automatisierten Ausführungsalgorithmus innerhalb von 20 Minuten verkaufte, was eine Liquiditätskrise auf dem EMini-Markt auslöste.Seitdem soll der algorithmische Handel eine Reihe von Flash-Crashs auf dem Devisenmarkt verstärkt haben.Michael Lewis behauptete in seinem Buch „Flash Boys“ aus dem Jahr 2014, dass Hochfrequenzhändler die Vorteile von Sekundenbruchteilen nutzten, die durch Ultrahochgeschwindigkeitskommunikation bereitgestellt werden, um Milliarden auf Kosten anderer Marktteilnehmer zu verdienen.Seitdem hat eine wachsende Zahl von Börsen „Speed ​​Bumps“, winzige Verzögerungen bei der Ausführung von Trades, geschaffen, um den Vorteil der Hochfrequenzhändler abzuschwächen, wie das Wall Street Journal kürzlich berichtete.—Warum sinkende Treasury-Renditen so alarmierend sind —Wütende Robinhood-Kunden wollen nach zweitägigem Ausfall Amortisation —Warum Anleger plötzlich auf Pot-Aktien umgestiegen sind —Mit stark fallenden Aktien nähern wir uns dem „Kauf“-Gebiet?Bei weitem nicht.—Warum es so schwer ist, den nächsten Warby Parker zu finden?© 2022 Fortune Media IP Limited.Alle Rechte vorbehalten.Durch die Nutzung dieser Website akzeptieren Sie unsere Nutzungsbedingungen und Datenschutzrichtlinie |CA-Hinweis bei Sammlung und Datenschutzhinweis |Meine persönlichen Daten nicht verkaufen |Ad Choices FORTUNE ist eine Marke von Fortune Media IP Limited, eingetragen in den USA und anderen Ländern.FORTUNE kann für einige Links zu Produkten und Dienstleistungen auf dieser Website eine Vergütung erhalten.Angebote können ohne Vorankündigung geändert werden.Die S&P-Indexdaten sind Eigentum von Chicago Mercantile Exchange Inc. und ihren Lizenzgebern.Alle Rechte vorbehalten.Terms & amp; Bedingungen.Angetrieben und implementiert von Interactive Data Managed Solutions.