WI – SCHLAGWORT High-Frequency-Trading Hochfrequente Handelstechnologien und deren Auswirkungen auf den elektronischen Wertpapierhandel DOI 10.1007/s11576-013-0355-5 Die Autoren Prof. Dr. Peter Gomber ( ) Dipl. Wirtsch.-Inf. Martin Haferkorn Professur für e-Finance E-Finance Lab Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Goethe-Universität Frankfurt Grüneburgplatz 1 60323 Frankfurt am Main Deutschland gomber@wiwi.uni-frankfurt.de, haferkorn@wiwi.uni-frankfurt.de Eingegangen: 2012-04-24 Angenommen: 2013-01-14 Angenommen nach zwei Überarbei- tungen durch Prof. Dr. Sinz. Online publiziert: 2013-02-20 This article is also available in Eng- lish via http://www.springerlink.com and http://www.bise-journal.org: Gomber P, Haferkorn M (2013) High- Frequency-Trading. High-Frequency- Trading Technologies and Their Impli- cations for Electronic Securities Tra- ding. Bus Inf Syst Eng. doi: 10.1007/ s12599-013-0255-7. © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013 1 Abgrenzung und Marktrelevanz des High-Frequency-Trading High-Frequency-Trading (HFT) ist nach dem sogenannten „Flash Crash“ am 6. Mai 2010 und im Kontext der Finanzkri- se zunehmend in das Bewusstsein der Öf- fentlichkeit und der akademischen For- schung gerückt. In der öffentlichen Dis- kussion werden häufig Pauschalisierun- gen statt wissenschaftlich fundierter Be- trachtungsweisen angeführt und Begriff- lichkeiten des elektronischen Handels undifferenziert verwendet. In der Litera- tur wird HFT oftmals als eine Teilmenge des Algorithmic Trading angesehen. Im Folgenden wird daher zum besseren Ver- ständnis zunächst Algorithmic Trading beschrieben, um darauf aufbauend HFT zu spezifizieren: Algorithmic Trading bezieht sich im weitesten Sinne auf die Generierung und Übermittlung von Kauf- und Verkaufs- orders durch Softwarealgorithmen (Prix et al. 2007, S. 1). Als Algorithmus ist in diesem Zusammenhang eine Menge von Anweisungen zu verstehen, welche Marktdaten in Echtzeit auswerten und ohne menschliche Intervention Orders an einen oder mehrere elektronische Fi- nanzmärkte übermitteln. Engere Defi- nitionen führen zusätzlich einen direk- ten Marktzugriff, ein automatisches Or- dermanagement sowie die Verwendung durch professionelle Marktteilnehmer als Kernelemente auf. Während im sonstigen Algorithmic Trading der marktschonen- de Auf- bzw. Abbau großer Wertpapier- positionen über einen längeren Zeithori- zont im Kundenhandel im Vordergrund steht (Gomber und Gsell 2006, S. 541), agieren Hochfrequenzhändler typischer- weise als Eigenhändler, d.h. im eigenen Namen und auf eigene Rechnung, und setzen dementsprechende Handelsstrate- gien ein. HFT ist eine Handelstechnologie, die sich durch kurze Haltezeiten der Wert- papierpositionen, hohe Handelsvolumi- na und häufige Orderaktualisierungen im Eigenhandel auszeichnet. Hochfrequenz- händler nutzen eine Vielzahl von Kauf- und Verkaufsorders, welche häufig nach kurzer Zeit entweder ausgeführt, modifi- ziert oder gelöscht werden. Modifikatio- nen und Löschungen sind aufgrund der schnellen Informationsverarbeitung am Markt erforderlich, um Orders nahe den aktuellen Marktpreisen zu halten bzw. die nicht mehr aktuellen Orders aus dem Markt zu nehmen. Vorteilhafte Mark- situationen, wie zum Beispiel Arbitra- gemöglichkeiten, also die profitable und risikolose Nutzung von Preisunterschie- den auf verschiedenen Märkten, kann nur derjenige Hochfrequenzhändler rea- lisieren, der diese Marktsituationen an- hand Echtzeit-Marktdaten erkennt und sofort und als Erster in entsprechende Kauf- und Verkaufsorders umsetzt. Da- her ist hier eine schnelle Reaktionsfähig- keit des Algorithmus auf sich ändernde Marktbedingungen auf Basis einer mög- lichst niedrigen technischen Zeitverzöge- rung (Latenz) erforderlich. Gerade für Marktteilnehmer, deren Handelslokati- on weit entfernt vom jeweiligen Markt- platz ist, würde in diesem Wettbewerb aufgrund der Ausbreitungsverzögerung im Netzwerk ein signifikanter Latenz- und damit Wettbewerbsnachteil entste- hen. Aus diesem Grund und zur Ver- ringerung der Latenz wird der Handels- computer der Marktteilnehmer in physi- scher Nähe zum jeweiligen Börsenrech- ner platziert (Co-Location). Eingegange- ne Positionen werden regelmäßig zum Ende des Handelstages verkauft (glattge- stellt) um Übernachtrisiken zu vermei- den. HFT findet primär in hochliqui- den Finanzinstrumenten statt, da hier sowohl eine Vielzahl von Transaktio- nen (mit jeweils geringen Margen pro Transaktion) durchgeführt werden kann als auch die hohe Marktliquidität einen schnellen und kostengünstigen Abbau von Handelspositionen ermöglicht. HFT wird primär im Eigenhandel spezialisier- ter, technologisch führender Handels- häuser bzw. Investmentbanken durchge- führt und nimmt je nach Entwicklungs- stufe des jeweiligen Marktes unterschied- liche Anteile am gesamten Wertpapier- handel ein. Aufgrund einer bisher fehlen- den einheitlichen Abgrenzung von HFT und daraus folgend unterschiedlichen Er- hebungsmethoden variieren die vorlie- genden Angaben zu Marktanteilen noch sehr stark. Im US-Markt finden bereits 40 %–70 % der Handelsausführungen im Aktienhandel über HFT statt. In Europa beziffern Börsenbetreiber den Anteil am Gesamthandel zwischen 13 % und 40 %, Hochfrequenzhändler quantifizieren die- sen zwischen 30 % und > 40 % (AFM 2011, S. 13). WIRTSCHAFTSINFORMATIK 2|2013 99