An der Börse übernehmen Maschinen immer mehr vom Geschäft. Wie kommt das?
Dietmar Maringer:
Beim Trading sind Maschinen erfolgreicher als Menschen, weil sie extrem schnell reagieren können. Die Reaktionszeiten eines Menschen können mit dem Tempo der Maschinen einfach nicht mithalten. Es gibt zwar Händler, die auch in Sekundenbruchteilen an- und verkaufen. Aber die sind meist spezialisiert auf ein bestimmtes Produkt, zum Beispiel eine Währung. Die Maschine kann in der gleichen Zeit viele Währungen analysieren und eine Order setzen.

Dem Menschen aus Fleisch und Blut bleibt dann nur noch die Rolle des Dirigenten ­eines Maschinenorchesters?
Es gibt Händler, die Algorithmen auswählen wie ein Orgelspieler, der verschiedene Register zieht. Aber es gibt auch automatisierte Überwachungsalgorithmen, die über den Dingen schweben und die anderen Algorithmen kontrollieren und anpassen. Wie bei einer Geige, die sich selbst stimmt.

Wie intelligent sind solche Algorithmen?
Die können sich inzwischen selbst programmieren. Der Computer kann zum Beispiel die Handelsdaten der letzten 30 Minuten analysieren und darin nach Mustern suchen und eine neue Strategie entwickeln, die für diesen Datensatz funktioniert hätte. Die Überlegung dahinter ist: Was in der letzten halben Stunde funktioniert hat, sollte auch die nächsten fünf Minuten funktionieren.

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Würden Sie Ihr Geld selbst einem Algo­rithmus mit einem Erfahrungshorizont von 30 Minuten oder doch lieber einem menschlichen Broker anvertrauen, der ­ 30 Jahre Erfahrung hat?
Algorithmen leben davon, minimale Marktveränderungen mit maximaler Geschwindigkeit auszunutzen. Sie agieren meist auch nur kurzfristig im Markt. Bei langfristigen Investitionsentscheidungen ist ein gutes Bauchgefühl sicher hilfreich, um die fundamentalen Zusammenhänge einschätzen zu können: Der Händler aus Fleisch und Blut weiss, wie er auf Gerüchte über Steuererhöhungen oder politische Krisen reagieren muss. Ein Algorithmus weiss das nicht, denn er kann nur aus alten Daten lernen.

Warum werden Algorithmen dann ­trotzdem eingesetzt?
Nicht immer ist langfristige ­Erfahrung nützlich beim Einschätzen von Kurschwankungen. Nehmen Sie den Franken-Euro-Wechselkurs. Da helfen Ihnen auch jahrzehntelange Erfahrungen nicht, denn im letzten Jahr hat die Welt dort kopfgestanden.

Apropos Kopfstand: Letztes Jahr kam es an der New Yorker Börse zu einem Flash Crash. Dafür wurde auch das Algotrading verantwortlich gemacht.
Wichtig ist immer die Kombination von Algorithmen, das ist wie beim Cocktaileffekt von Medikamenten: Es kann passieren, dass ein Algorithmus auf andere Algorithmen trifft, mit ihnen interagiert, und dann ist er wie auf Droge. Die Gefahr besteht darin, dass Algorithmen sich gegenseitig verstärken und dadurch einen Crash herbeiführen. Aber auch der Umkehrfall ist möglich – dass zwei oder drei Algorithmen gegeneinander spekulieren und eine Blase entsteht.

Und was tut man, wenn die Algorithmen die Kurse plötzlich in den Keller rasen ­lassen?
Meistens genügt es, den Handel ein paar Minuten oder eine halbe Stunde auszusetzen. Ausserdem kann man robuste Kontroll-Algorithmen einsetzen, die den Handel überwachen und im Notfall automatisch den Stecker ziehen.

Öffnet der Hochfrequenzhandel nicht auch dem Missbrauch Tür und Tor?
Das kann passieren. Es gibt Algorithmen wie den «Sniper», welche die Tiefe des Marktes austesten. Die setzen eine kleine Order, um zu testen, wie schnell diese Order ausgeführt wird, weil jemand anbeisst. Das Verfahren ist moralisch nicht so sauber. Illegal ist es nicht, aber bei einem Menschen würde man es fragwürdig finden.

Kann man Manipulationen verhindern?
Ja. Zum Beispiel könnte man Scheinordern einen Riegel vorschieben mit einer Vorschrift, die es den Algorithmen verbietet, eine eben platzierte Order innerhalb kürzester Zeit wieder rückgängig zu machen.

Sollte man das Algotrading insgesamt ­einschränken?
Algohandel zu verbieten wäre schwierig bis unmöglich. Deren Volumen an der Börse ist inzwischen so gross, dass dann extrem viel Liquidität fehlen würde. Viele Algotrader sind ja auch darauf ­getrimmt, Gleichgewicht in den Märkten herzustellen. Das ist auch eine Aufgabe für die Forschung: Algorithmen zu entwickeln, die nicht nur auf den grössten Profit bei geringstem Risiko abzielen, sondern die auch robust sind und zur Stabilität der Märkte beitragen können.

Algotrader als Altruisten – sind Sie da nun nicht etwas gar blauäugig?
Das ist doch im ureigensten Sinne aller Marktteilnehmer. Niemand möchte einen Algorithmus haben, der schuld an einem Crash ist. Selbst wenn man damit einen Profit macht – langfristig hätte man mit so einem Algorithmus ein Problem. Niemand möchte riskieren, vom Handel ausgeschlossen zu werden.