Kriege und Viren: Sind Roboter weniger anfällig für Marktpanik?

LONDON (Reuters) – Hochfrequente Algorithmen, die weithin für volatile „Flash-Crashs“ bei Währungen und Aktien verantwortlich gemacht werden, sind möglicherweise auch der Grund dafür, dass globale Schockereignisse, einschließlich des aktuellen Coronavirus, ihre Macht verloren haben, die Märkte für längere Zeit zu erschrecken.

DATEI-FOTO: Datei-Image des US-amerikanischen Nasdaq Composite Stock Market Index vom 1. April 2011. REUTERS / Shannon Stapleton / Datei-Foto

Unabhängig davon, ob es sich um Aktien, Anleihen, Währungen oder Rohstoffe handelt, scheinen die Preise von Vermögenswerten für sehr lange Zeit weniger anfällig für Ausverkäufe zu sein. Die Ermordung eines iranischen Generals durch die USA und der Raketenangriff durch den Iran gehören zu den potenziellen Katastrophen, die seit Beginn des Jahres 2020 gewaltsame, aber überraschend kurzlebige Reaktionen ausgelöst haben.

In beiden Fällen verblasste der schnelle Yen-Kauf und -Verkauf von Aktien innerhalb weniger Stunden, sodass die Aktien neue Höchststände erreichen konnten.

Auch wenn Chinas Coronavirus das Wirtschaftswachstum zu drosseln droht, sind die globalen Aktien nicht weit vom Allzeithoch entfernt.

Sicherlich beeinflussen viele Faktoren die Widerstandsfähigkeit, nicht zuletzt der Druck von Zentralbankgeld und steigende globale Ersparnisse, die den Wert der Weltaktien in den letzten zehn Jahren um 25 Billionen US-Dollar steigerten.

Es ist jedoch schwierig, die Reaktionsverschiebung der Finanzmärkte nicht mit dem Aufstieg automatisierter Handelsstrategien zu verknüpfen. In den letzten sechs Jahren hat sich der Anteil von Algo-Trading am 6,6-Billionen-Dollar-Devisenmarkt unter Fondsmanagern auf 27% mehr als verdoppelt, wie eine Umfrage von Greenwich Associates ergab.

Es gibt einen Grund zu der Annahme, dass Algen zu Volatilität führen, insbesondere, wenn der Handel mit Düngemitteln und die Menschen, die sie überwachen, verschwinden, beispielsweise an Feiertagen. Das ist wahrscheinlich während des Wall Street-Flash-Crashs von 2010 und der dramatischen, aber flüchtigen Yen-Bewegungen im Januar 2019 passiert.

Sie bieten aber auch den Vorteil, dass sie zu jeder Tages- und Nachtzeit mit rasiermesserscharfer Genauigkeit und geringeren Gesamtkosten Transaktionen durchführen können. Als Maschinen sind sie auch den allgemeinen menschlichen Impulsen der Angst und Gier fremd, die dazu neigen, die Macht zu übernehmen.

“Der Handel mit Menschen ist in der Regel emotional, aber der Handel mit Maschinen ist sehr leidenschaftslos”, sagte Scott Wacker, globaler Leiter des E-Sales für Fixed Income, Währungen und Rohstoffe bei JPMorgan, einer Bank an der Spitze der Algo-Revolution.

“Infolgedessen hat sich die Reaktion auf wichtige geopolitische Nachrichten auf den Devisenmärkten erheblich verkürzt.”

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Kurz gesagt, wenn Ereignisse auf der linken Seite eintreten, können nicht nur Algen schnell nach Nachrichten suchen und auf diese reagieren, sondern viele können jetzt die möglichen Auswirkungen auf den Vermögenspreis abschätzen. Die anspruchsvollsten können „trainiert“ werden, um aus den Erfahrungen vor dem nächsten Schock zu lernen.

Ein mit algo use vertrauter Devisenhändler sagte, Coronavirus-Fälle mit maschineller Lesung würden normalerweise Aktien kaufen, wenn er über „500 neue Fälle, 10 Todesfälle“ informiert würde. “Wenn es sich um” 3000 neue Fälle, 200 Todesfälle “handelt, könnten sie verkaufen.

“Der Punkt ist, dass, sobald eine Schlagzeile herauskommt, der maschinengeführte Markt darauf handelt”, sagte der Händler unter der Bedingung der Anonymität.

Die Maschinen hätten jedoch “Vol Trigger”, was bedeutet, dass sie den Handel einstellen können, wenn der Markt die festgelegten Grenzen überschreitet.

Grafik: Marktwert am 27. Januar nach Ausbruch des Coronavirus gelöscht – hier

WIE ES FUNKTIONIERT

Einfache Programme der ersten und zweiten Generation zerlegten große Kauf- / Verkaufsaufträge lediglich in Blöcke, um die Auswirkungen auf den Markt zu minimieren. Jetzt können Algen an hoch entwickelte Sprachverarbeitungstechnologien angeschlossen werden, um Nachrichten-Feeds zu „lesen und zu analysieren“ und dann innerhalb von Sekunden entsprechend zu reagieren, sagte Antony Foster, Leiter des G10 FX-Handels bei Nomura.

Dies kann jedoch “in erster Linie zu einer Überreaktion führen”, warnte Foster.

Die Auswirkungen in schnelllebigen Märkten können überdimensioniert werden, wenn die Modelle die Preise schnell in Richtung bestehender Kauf- / Verkaufsauftragsebenen treiben, auslösen und andere Aufträge auslösen.

Dies geschah, als laut einem Quant Fund Manager die Nachricht vom Angriff des Iran am 8. Januar bekannt wurde, dass Algos Yen gekauft hätten, um größere Kaufaufträge auszulösen, sobald eine wichtige Optionsbarriere aufgehoben worden war.

Ein plausibler Vergleich könnte der Einbruch des S & P 500 um 0,6% innerhalb einer halben Stunde am 29. Januar sein. Der Umzug erfolgte, nachdem American Airlines und Lufthansa ihre China-Flüge eingestellt hatten, aber eine Stunde später waren die Verluste bereits eingetreten wieder gut gemacht.

Grafik: S & P 500 Absturz, nachdem Fluggesellschaften Flüge nach China einstellen – hier

Stephane Malrait, Leiter der ING Bank für Marktstruktur und Innovation, sagt, dass in solchen Fällen Algen programmiert sind, um zu prüfen, ob die Bewegungen mit den Preistrends übereinstimmen.

Wenn die Schwankungen auf einen Vorfall zurückzuführen sind, können menschliche Händler eingreifen, um den Handel zu glätten, fügte Malrait hinzu.

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Als nächstes können die Algos die Schwere des Vorfalls anhand von Mustern des Anlegerverhaltens und der wirtschaftlichen Konsequenzen messen, die auf frühere derartige Episoden folgten.

Nach den iranischen Raketenangriffen lautete die Botschaft der spezialisierten Datenverwerter an die Algen: Stillstand.

Eine davon war Geoquant, ein US-amerikanisches Unternehmen, das geopolitische Ereignisse überwacht und die Auswirkungen der Vermögenspreise modelliert.

“Wir haben unseren geopolitischen Indikator für den Iran auf sieben Jahre zurückgeführt … und die aktuellen Spannungen vor diesem Hintergrund betrachtet”, sagte Mark Rosenberg, CEO von Geoquant, der zu dem Schluss kam, dass das Risiko mit minimalen Auswirkungen auf den Ölpreis abnehmen würde.

Ein anderes Unternehmen, Predata, hat seinen Algorithmus zum maschinellen Lesen auf die Angriffe auf saudische Ölfazilitäten im vergangenen September angewendet, die die Befürchtung eines regionalen Krieges geweckt hatten.

Um vorherzusagen, was als nächstes passieren könnte, vergleicht das Programm die Online-Aufmerksamkeit von Interessenten mit der Medienberichterstattung, die es erhält, sagte Predata-CEO Hazem Dawani. Das saudische Ereignis löste bei Militärs und politischen Entscheidungsträgern kaum Reaktionen aus.

“Die Menge an Nachrichten war weit mehr als die Menge an Aufmerksamkeit, die Investoren, Politiker und Unternehmen, die direkt von ihnen betroffen sind, dem jeweiligen Thema widmen”, sagte Dawani.

Er kam zu Recht zu dem Schluss, dass es keine Eskalation geben würde.

VIRUS UNBEKANNT

Führungskräfte von einem halben Dutzend Unternehmen, die Risikoanalysen für Algo-Strategien durchführen, gaben an, dass Reuters ihre Dienstleistungen zunehmend nachgefragt habe, gaben jedoch keine Zahlen an.

Sie erkannten jedoch Einschränkungen an.

Beispielsweise könnten Reaktionen auf das Coronavirus gehemmt werden, da der einzige bedeutende Präzedenzfall die SARS-Epidemie von 2003 ist, die auch mit der US-Invasion im Irak zusammenfiel. Zweitens sind der Erreger und seine Gefahren relativ unbekannt.

Rosenberg sagte, der China Health Risk Index von Geoquant sei auf Rekordhöhe. Dies hat den Index für das soziale Instabilitätsrisiko des Unternehmens für China in die Höhe getrieben und die chinesischen Märkte unter Druck gesetzt.

Er sagte jedoch, dass diese Korrelation über kurze Zeiträume hinweg zusammenbricht.

“Die längerfristige Beziehung zwischen dem chinesischen Gesundheitsrisiko und chinesischen oder globalen Aktien ist im Grunde genommen Null”, sagte er.

Berichterstattung von Saikat Chatterjee; zusätzliche Berichterstattung von Thyagaraju Adinarayan; Bearbeitung von Sujata Rao und Susan Fenton

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