Algorithmisches Trading, oft auch als Algo-Trading bezeichnet, ist der Prozess, bei dem Computerprogramme komplexe mathematische Modelle und Algorithmen nutzen, um Handelsentscheidungen auf den Finanzmärkten zu treffen. Diese Art des Tradings kann eine Vielzahl von Strategien umfassen, von einfachen bis hin zu sehr komplexen Ansätzen, und wird in verschiedenen Märkten eingesetzt, darunter Aktien, Devisen (Forex), Futures und Optionen.
Hauptmerkmale des Algo Tradings:

Geschwindigkeit: Algorithmen können in Millisekunden Entscheidungen treffen und Trades ausführen, was viel schneller ist als jeder menschliche Trader.
Präzision: Algorithmen folgen genau definierten Anweisungen, um spezifische Handelsstrategien umzusetzen, wodurch menschliche Fehler minimiert werden.
Emotionslosigkeit: Algorithmisches Trading eliminiert emotionale Entscheidungen, die häufig zu suboptimalen Handelsergebnissen führen.
Backtesting: Algorithmen können anhand historischer Daten getestet werden, um ihre Effektivität vor der Implementierung in Echtzeit zu bewerten.
Diversifikation: Algorithmen können gleichzeitig eine Vielzahl von Handelsstrategien und Instrumenten überwachen und handeln, was eine breitere Diversifikation ermöglicht.

Anwendungsbereiche:

Markt-Making: Algorithmen werden eingesetzt, um kontinuierlich Kauf- und Verkaufsangebote zu platzieren, um den Handel zu erleichtern und von der Geld-Brief-Spanne zu profitieren.
Arbitrage: Algo-Trading kann Preisunterschiede zwischen ähnlichen oder identischen Finanzinstrumenten auf verschiedenen Märkten oder Plattformen ausnutzen.
Momentum-Handel: Algorithmen können Trends erkennen und darauf basierend Handelsentscheidungen treffen, um von Preisbewegungen zu profitieren.
Hochfrequenzhandel (HFT): Eine spezialisierte Form des Algo-Tradings, bei der Algorithmen große Mengen von Orders mit extrem hoher Geschwindigkeit ausführen.

Herausforderungen und Risiken:

Marktstörungen: Schnelle und großvolumige Trades von Algorithmen können zu plötzlichen Marktvolatilitäten und sogar zu Flash-Crashes führen.
Überoptimierung: Ein Risiko besteht darin, einen Algorithmus so zu gestalten, dass er hervorragende Ergebnisse in Backtests liefert, die jedoch in realen Handelsumgebungen nicht reproduzierbar sind.
Systemrisiken: Technische Fehler, wie Softwarebugs oder Hardwareausfälle, können zu unerwarteten Verlusten führen.
Regulatorische Bedenken: Aufgrund der Komplexität und des potenziellen Einflusses von Algo-Trading auf die Märkte stehen Regulierungsbehörden diesem Bereich zunehmend aufmerksam gegenüber.

Insgesamt ist Algo-Trading ein mächtiges Werkzeug in der modernen Finanzwelt, das jedoch ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen, der Märkte und der verbundenen Risiken erfordert.