Was ist Quantitatives Trading – Werde zum Quant Trader

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Eine der Trading-Strategien, welche sich an erfahrene Trader richtet, ist das Quantitative Trading. Mit einiger Erfahrung bei der Analyse von Kapitalmärkten, Statistik und in der Programmierung lässt sich mit dem Quant Trading ein Vorteil gegen andere Marktteilnehmer erzielen.

In diesem Artikel geben wir dir eine Einführung ins Quantitative Trading und zeigen dir, warum sich das zeitliche Investment auch für dich lohnen kann. Zudem zeigen wir dir die Vor- und Nachteile, welche eine Quant Trading-Strategie mit sich bringt.

Das Wichtigste zum Quant Trading im Überblick

Quantitatives Trading richtet sich an fortgeschrittene Trader.
Das Ziel beim Quant-Trading ist der Aufbau einer eigenen Trading-Strategie.
Als Quant-Trader benötigst du Erfahrungen in der Statistik, Finanzmarkttheorie sowie Programmierung.
Quant-Trading kannst je nach zeitlichem Horizont bei allen Trading-Plattformen durchführen.

1. Was ist Quant Trading?

Vielleicht hast du den Begriff des quantitativen Tradings schon einmal gehört. Häufig herrscht jedoch Unsicherheit über die genaue Bedeutung und Abgrenzung gegenüber anderen Bereichen des Tradings.

In diesem Abschnitt werfen wir daher einen Blick auf die Definition vom Quant Trading und ordnen den Begriff verwandten Bereichen wie dem Algo Trading und dem High Frequency Trading zu.

Definition Quantitatives Trading

Das Quant Trading bzw. quantitative Trading umschreibt Trading Strategien, die auf statistischen Erkenntnissen basieren und mit Hilfe von Codes und Algorithmen zusammengetragen werden. Wenn man von Quant Trading spricht, gibt es also im Grunde zwei Aspekte zu berücksichtigen:

Statistische Auswertung von unterschiedlichen Datenquellen
Programmieren von Tools und Algorithmen

Beim quantitativen Trading nutzen Analytiker statistische und mathematische Funktionen in Kombination mit automatisierten Analyse Tools, Trading Systemen und Algorithmen. Dabei wird aufgrund von historischen Daten das wahrscheinlichste Szenario ermittelt und so versucht, die Gewinnchance bei möglichst geringem Risiko zu optimieren.

Je nach Umfang und Anzahl der Transaktionen spricht man beim quantitativen Trading auch von High Frequency Trading (kurz: HFT, deutsch: Hochfrequenzhandel), was überwiegend durch Finanzinstitute umgesetzt wird.

Doch auch Privatanleger nutzen immer häufiger Ansätze des quantitativen Tradings, um am Finanzmarkt gegen die Profis mit besseren Informationen und Infrastrukturen eine Chance zu haben. Dabei liegt der Fokus jedoch nicht auf tausenden von Trades binnen Sekunden, sondern ist meist auf klassische Day Trading oder Swing Trading Strategien ausgelegt.

Quant Trader nutzen die Vorteile von Statistik und der modernen Datenerfassung, um datengetriebene Trading Entscheidungen treffen zu können.

Statistik im quantitativen Trading

Es ist beim Quantitativen Trading wichtig, die zugrunde liegende Statistik genau zu verstehen und darauf aufbauend einen Vorteil im Trading zu finden. Insbesondere Anfänger, die das Trading noch erlernen, versuchen, schlauer als andere Marktteilnehmer zu sein.

Vielmehr solltest du jedoch nach statistischen Vorteilen suchen, die für dich positive Chance-Risiko-Verhältnisse im Markt offenbaren. Schlauer zu sein als die großen Hedge-Funds mit ihren Bloomberg-Terminals, ist nahezu unmöglich.

Die meist verwendeten Datengrundlagen für das Quant Trading sind historische Kurse beziehungsweise Preise eines Wertpapiers sowie das damit verbundene Handelsvolumen.

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Im Quant Trading werden jedoch auch viele weitere Datenquellen wie beispielsweise Google Trends, die Auslastung von Parkplätzen vor Supermärkten oder die Korrelation von Inflationsdaten und Marktbewegungen ausgewertet.

Finde deinen Vorteil mithilfe von statistischen Korrelationen. Optimiere die Erfolgswahrscheinlichkeit mit Preis und Volumen.

Programmieren und Quant Trading

Quant Trader entwickeln ihre eigenen Strategien auf Grund von statistischen Zusammenhängen. Zusätzlich werden die bestehenden Strategien regelmäßig überprüft und angepasst. Dies geschieht jedoch nicht händisch, sondern mithilfe von Codes und Tools, die diese Aufgaben automatisiert durchführen und dich als Quant Trader unterstützen.

Um ein Quant Trader zu werden, solltest du somit vertiefte Kenntnisse der Mathematik und Finanzmodellierung besitzen. Zusätzlich ist Erfahrung im Data Mining und dem Programmieren von einfachen Tools sinnvoll. Hierfür kannst du beispielsweise die klassischen Programmiersprachen wie Python, R oder C++ verwenden.

Quantitatives Trading vs. Algo Trading

Wenn du aufgrund der statistischen Auswertung ein mathematisches Modell zu deiner Trading Strategie erstellt hast, kannst du dieses Modell in Form eines Codes programmieren und so einen Trading-Algorithmus bauen. Viele Quant Trader verfolgen das Ziel, ihre Strategie automatisiert zu handeln.

Allerdings ist beim Quant Trading grundsätzlich auch die manuelle Ausführung der Transaktionen möglich. Die nachfolgende Tabelle zeigt die Gemeinsamkeiten und Unterschiede des Quant Tradings und des Algo Tradings.

Trading Strategie	Quant Trading	Algo Trading
Verwendung statistischer Modelle	ja	ja
Verwendung automatisierter Handelssysteme	teilweise	immer
Manuelle Trades möglich	ja	nein

Neben der grundlegenden Statistik ist im quantitativen Trading daher häufig auch das Programmieren und Nutzen von Trading Algorithmen ein Bestandteil. Dabei gilt grundsätzlich, je umfangreicher und kurzfristiger die Transaktionen sein sollen, umso zwingender ist der Handel mit Algorithmen erforderlich.

Ein Trading Algorithmus hilft sowohl beim automatisierten Handel zukünftiger Transaktionen, kann jedoch auch für das Backtesting und die Überprüfung der Erfolgsquote für die Vergangenheit genutzt werden.

Aufgrund dessen wird das quantitative Trading in Kombination mit Algorithmen häufig durch große Finanzinstitute und Hedgefonds umgesetzt. Diese tätigen auf Grundlage von sehr kurzfristigen statistischen und datengetriebenen Erkenntnissen unzählige Transaktionen innerhalb kürzester Zeit.

Ein Trading-Algorithmus bietet durch die Programmierung klare Vorteile gegenüber menschlichen Entscheidungen. So kann ein Algorithmus schnell auf Daten eingehen und Transaktionen basierend auf dem festgelegten Regelwerk umsetzen.

Die Minutencharts werden in der heutigen Zeit von Trading Algorithmen beherrscht. Es ist daher weniger zu empfehlen, als Trading Anfänger auf einem 1-Minuten-Chart zu traden oder dich zu Beginn mit Scalping Strategienzu beschäftigen.

2. Warum lohnt sich quantitatives Trading? Diese Gründe sprechen für die Strategie

Wir haben nun die wichtigsten Grundlagen zum Quant Trading kennengelernt. Wie du jetzt also weißt, kannst du mit quantitativem Trading einen entscheidenden Vorteil auf dem Finanzmarkt erzielen.

In diesem Abschnitt gehen wir noch einmal genauer auf die Gründe ein, warum es auch als Privatanleger durchaus sinnvoll ist, sich mit Quant Trading zu beschäftigen.

Im Einzelnen schauen wir auf die folgenden Gründe für Quant Trading:

Ausgleich von fehlenden Informationen gegenüber Profi-Tradern
Ausgleich von fehlender Geschwindigkeit gegenüber Trading-Algorithmen
Ausgleich von psychologischen Fallstricken und fehlender Disziplin

Quant Trading bietet einen Ausgleich fehlender Informationen

Wenn es um den technologischen Fortschritt geht und die Art und Weise, wie man sich am Finanzmarkt austauscht und informiert, gibt es einen großen Unterschied zwischen der Welt der Privatanleger und den professionellen Anlegern.

Ein Beispiel hierfür ist das Bloomberg Terminal. Die meisten Privatanleger wissen nicht, was es ist und wofür man es benutzt. Trotzdem hat jeder einzelne Profi-Trader eines, weil es beispielsweise ein eigenes E-Mail-System besitzt und Informationen zusammenführt, die sonst kaum irgendwo erkennbar sind.

Es gibt also eine große Datenlücke und zusätzlich auch eine Technologielücke zwischen Profianlegern und Retail-Tradern. Wenn du als Privatanleger für dich alleine tradest, hast du in der Regel einen großen Informationsnachteil gegenüber Profitradern und Investmentfirmen.

Warum fehlt es Privatanlegern an Informationen?

Die Ursache hierfür ist relativ simpel. Wer einen Vorteil im Trading und auf den Finanzmärkten gefunden hat, erzählt diesen in der Regel nicht weiter. Es ist der Vorteil, den man schützen muss, da es die Grundlage dafür darstellt, wie man Geld generiert.

Mit Quant Trading hast du eine Chance gegen Trading Algorithmen

Wenn du mithilfe von Data Mining und Statistik eine Idee für deine quantitative Trading Strategie gefunden hast, könntest du als nächstes über die Überführung der Strategie in einen Trading Algorithmus nachdenken.

Doch auch wenn du dich für die manuelle Ausführung von Trades entscheidest (was besonders bei langfristigen Strategien von Vorteil sein kann), solltest du dir als Quant Trader die Auswirkungen der Trading Algorithmen auf die Finanzmärkte vergegenwärtigen.

Wenn du dich intensiver mit dem Thema Trading Algorithmen auseinandersetzt und verstehst, wie die Handelssysteme und Trading-Algorithmen funktionieren, stellst du dir vermutlich schnell die Frage:

Wie soll man als einfacher Privat-Trader jemals gegen die klugen und schnellen Algorithmen gewinnen?

Die Antwort hierauf ist: langfristig denken und Geduld bewahren. Viele professionelle Trader setzen nicht auf kurzfristige Strategien. Hier ist es schwer, einen Vorteil gegen Trading-Algorithmen zu erzielen.

Bei langfristigen Trades zählen jedoch nicht nur die technischen Indikatoren, sondern auch die Ergebnisse der Fundamentalanalyse sowie qualitative Faktoren bei der Unternehmensbewertung.

Langfristige Charts einer Aktie blenden die meisten kurzfristigen Kursschwankungen weitgehend aus und zeigen die mittel- bis langfristige Entwicklung einer Aktie, die in den meisten Fällen auch mit der (erwarteten) fundamentalen Entwicklung des Unternehmens übereinstimmt.

Durch das Auswerten von Wirtschaftsdaten und das Erkennen von Zusammenhängen kannst du Thesen aufstellen und anschließend mithilfe der Charttechnik ideale Einstiege und Ausstiege finden.

Zu denken, dass du durch gutes Raten erfolgreich an der Börse wirst, ist naiv. Um im Trading und an der Börse erfolgreich zu sein, bedarf es mehr, als nur Kursbewegungen zu erraten.

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Wie Quant Trading deiner Trading Disziplin helfen kann

Nicht wenige Trader beginnen zu handeln, weil sie auf eine Strategie gestoßen sind, die in der Vergangenheit funktionierte. Allerdings ist es naiv anzunehmen, vergangene Erfolge in die Zukunft zu extrapolieren.

Eine Trading Strategie bzw. eine Idee allein ist also zunächst nicht viel wert. Um mehr Gewissheit zu erlangen, ob eine Trading-Strategie tatsächlich auch weiterhin funktioniert oder ob sich Parameter grundlegend geändert haben, solltest du in der Lage sein, die Trading-Strategie zu überprüfen und möglicherweise auch zu widerlegen.

Erst wenn du dich mit den Daten selbst beschäftigst, beginnst du die Strategie wirklich zu verstehen. Dabei ist es egal, ob du mit Optionen, Aktien, Devisen oder Futures tradest.

Durch Quant Trading kannst du das Vertrauen in eine Trading-Strategie aufbauen, da du selbst anhand historischer Beispiele nachvollziehen kannst, ob und wann die Strategie besonders gut funktioniert hat.

Du wirst unabhängig von den Meinungen anderer Analysten und Journalisten, die häufig nicht in deinem Interesse handeln. Wenn du genügend Vertrauen in die Strategie hast und weißt, dass sie auf mittelfristige Sicht profitabel ist, fällt es auch leichter, den Regeln zu folgen und diszipliniert zu handeln.

3. Vor- und Nachteile vom Quant Trading

Nachdem wir nun einige der grundlegenden Infos zum quantitativen Trading kennengelernt haben, ist es an der Zeit, die wesentlichen Vor- und Nachteile zusammenzufassen. Was gilt es beim quantitativen Trading zu berücksichtigen?

Vorteile vom quantitativen Trading

Berücksichtigung von nahezu unbegrenzten Daten möglich.
Rationale Entscheidungsfindung aufgrund statistischer und mathematischer Erkenntnisse.
Unterstützung durch Trading-Algorithmen möglich.
Vereinfachung durch quantitative Vorauswahl (Pre-Screening)

Ein großer Vorteil des quantitativen Tradings besteht darin, dass nahezu alle verfügbaren Daten hinsichtlich ihrer Relevanz auf Kursentwicklungen untersucht werden können. Dies ermöglicht es, unabhängige und nicht-emotionale Entscheidungen zu treffen, indem statistische und mathematische Grundannahmen für die Kauf- und Verkaufentscheidung herangezogen werden.

Durch die Nutzung von Trading-Algorithmen kannst du zudem ein weitaus größeres Portfolio verwalten lassen, als es dir als menschlicher Trader normal möglich wäre. Selbst wenn du als Fulltime-Trader täglich die Kurse überwachst, kannst du in der Regel nur eine geringe Anzahl von Wertpapieren analysieren und managen.

Durch eine Vorauswahl mithilfe quantitativer Datenfilter wird das quantitative Trading jedoch sinnvoll eingegrenzt und hilft dir, den Überblick zu behalten und richtige Entscheidungen zu treffen.

Nachteile beim quantitativen Trading

Erfolgsquote sinkt bei Bekanntwerden des Handelssystems.
Sich ändernde Marktbedingungen sind unter Umständen nur schwer zu berücksichtigen.
Zum Teil hohe Rechenleistung erforderlich.
Subjektive und qualitative Daten können nicht berücksichtigt werden.

Ein Nachteil des quantitativen Tradings besteht in der sinkenden Wirksamkeit, sobald andere Marktteilnehmer das System kennen und ebenfalls versuchen, danach zu traden. Zudem können sich ändernde Marktbedingungen nachteilig auf die Erfolgsquote eines quantitativen Trading Systems wirken.

Es ist daher wichtig, als Quant Trader dynamisch zu bleiben und seine Handelssystem regelmäßig zu analysieren und zu optimieren. Andernfalls drohst du zu scheitern, sobald sich die Rahmenbedingungen ändern.

Ein weiterer Nachteil des Quant Tradings ist, dass die quantitative Analyse in der Regel jegliche qualitativen Faktoren ignoriert. Während Investoren, aber auch nicht-quantitative Trader subjektive Faktoren wie die Kompetenz des Managements oder die Beliebtheit eines Produkts in ihre Handelsentscheidungen einfließen lassen können, müssen Quant Trader immer über abstrahierte, quantifizierte Thesen einen Zusammenhang darstellen, was manchmal besser und manchmal schlechter funktioniert.

Abschließend solltest du bedenken, dass Quantitatives Trading je nach Umfang eine hohe Rechenleistung erfordern kann. Es wurde daher lange nur durch große Finanzinstitute durchgeführt, da diese die erforderlichen Daten und Infrastrukturen besitzen. Durch immer mehr öffentliche Daten und bessere Möglichkeiten, ist das Quant Trading jedoch immer mehr auch für Privatanleger zugänglich.

4. Fazit: So lohnt sich quantitatives Trading für Privatanlager

Das quantitative Trading ist ein komplexes, aber spannendes Gebiet, um auch als Privatanleger erfolgreich an der Börse zu traden. Voraussetzung ist jedoch ein solides Hintergrundwissen in den Bereichen Statistik, Ökonometrie, Finanzmarkt und Programmierung. Vor den hohen Hürden schrecken viele Privatanleger zurück.

Wenn du es mit dem Ziel, als Trader Geld zu verdienen, jedoch ernst meinst, solltest du dir gut überlegen, ob sich der Aufwand nicht doch lohnen kann. Schließlich ist das Quant Trading und die Entwicklung einer individuellen Strategie eine der besten Möglichkeiten, um Selbstvertrauen in deine Fähigkeiten aufzubauen und deine Trading Stratege zu entwickeln, mit der du zukünftig am Finanzmarkt regelmäßige Gewinne einstreichst.

Wer jedoch auch ohne quantitative Auswertungen das Trading lernen möchte, kann beispielsweise versuchen, durch den Zusammenschluss mit anderen Tradern über Social Trading Plattformen, Foren oder Bezahlanbieter einen Informationsvorteil zu erlangen. In jedem Fall ist es zu empfehlen, sich auf dem Lernpfad fürs Trading Unterstützung zu suchen und sich mit gleichgesinnten auszutauschen.

Wie ist deine Meinung zum Quant Trading – Gehörst du zu der Minderheit, die sich dem Kapitalmarkt von der statistischen Seite nähert, um quantitative Handelssysteme zu entwickeln?

5. Häufige Fragen zum Quant Trading

Beim quantitativen Trading werden datengestützte Modelle entwickelt, um mithilfe von Wahrscheinlichkeiten bestimmte Ergebnisse wie steigende oder fallende Kurse zu prognostizieren. Der Fokus liegt dabei viel stärker als bei anderen Trading Strategien auf statistischen Zusammenhängen und Date Mining. Nach Aufstellung einer quantitativen Trading These wird mithilfe von historischen Backtests die Verlässlichkeit der Strategie überprüft. Wahlweise kann die Strategie anschließend mithilfe eines Trading Algorithmus automatisiert umgesetzt werden.

Als Quant Trader kannst du dir einen Vorteil gegenüber anderen Marktteilnehmern verschaffen, um von den Kursbewegungen zu profitieren. Hierfür sind jedoch mathematische Fähigkeiten und Erfahrungen im Bereich Data Mining und Finanzmodellierung erforderlich. Wer ein erfolgreiches Modell entwickelt, das zuverlässig funktioniert, kann damit durchaus viel Geld verdienen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, als Quant Trader in einer Investmentfirma angestellt zu werden. Wem es gelingt, eine solche Stelle als Quant zu bekommen, der hat ebenfalls gute Chancen, mit Quant Trading reich zu werden.

Wer Quant Trading lernen möchte und sich gute Erfahrungen mit dem quantitativen Trading erhofft, benötigt viel Zeit und Geld für die eigene Ausbildung. Aufgrund der Komplexität ist es somit schwer, eine einzelne Quelle für das Erlenen zu benennen. Vielmehr solltest du dich in mehreren Bereichen wie der Statistik, der Programmierung mit Python oder R, Data Mining, Finanzmodellierung und der Funktionsweise von Trading Algorithmen beschäftigen. Verschiedene Trading Foren und Weiterbildungen können dich auf diesem Weg unterstützen, um Erfahrungen als Quant Trader zu sammeln.

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Kommentare zum Beitrag

As a seasoned financial professional with a background in quantitative analysis, statistical modeling, and programming, I bring a wealth of expertise to the discussion on Quantitative Trading. My extensive experience in analyzing capital markets, coupled with a deep understanding of statistics and programming, has allowed me to gain a competitive edge in the world of trading.

Now, let's delve into the concepts covered in the provided article on Quantitative Trading:

Quantitative Trading Overview:
- Quantitative trading is aimed at advanced traders.
- The goal is to build a personalized trading strategy.
- Requires expertise in statistics, financial market theory, and programming.
- Can be conducted on various trading platforms based on the time horizon.
What is Quant Trading?
- Quantitative trading involves strategies based on statistical insights.
- Relies on codes and algorithms for analysis and decision-making.
- Two main aspects: statistical analysis of diverse data sources and programming of tools and algorithms.
- Uses statistical and mathematical functions, automated analysis tools, trading systems, and algorithms.
- Incorporates historical data to identify the most probable scenarios and optimize profit chances with minimal risk.
- Utilizes not only historical prices and volumes but also other data sources like Google Trends, parking lot occupancy, or correlations between inflation data and market movements.
Statistics in Quantitative Trading:
- Understanding underlying statistics is crucial.
- Emphasizes finding statistical advantages for positive risk-reward ratios.
- Data sources include historical security prices and associated trading volumes.
- Explores correlations using statistical analysis for informed trading decisions.
Programming and Quant Trading:
- Quant traders develop strategies based on statistical insights.
- Regularly review and adjust existing strategies using automated tools and codes.
- Requires in-depth knowledge of mathematics, financial modeling, data mining, and programming languages like Python, R, or C++.
- Aims to connect models with data feeds and analyze large datasets for patterns.
Quantitative Trading vs. Algo Trading:
- Quant trading involves statistical models and algorithmic trading.
- Algo trading may automate strategies developed through quantitative analysis.
- Differences lie in the level of automation and the flexibility for manual trades.
Why Quantitative Trading is Beneficial:
- Addresses the information gap between retail and professional traders.
- Compensates for the speed disparity against algorithmic trading.
- Mitigates psychological pitfalls and lack of discipline in trading.
Advantages and Disadvantages of Quant Trading:
- Advantages:
  - Utilizes almost unlimited data for decision-making.
  - Rationally driven decisions based on statistical and mathematical insights.
  - Support from trading algorithms.
  - Simplification through quantitative pre-screening.
- Disadvantages:
  - Effectiveness diminishes when the trading system becomes known.
  - Adapting to changing market conditions can be challenging.
  - Requires significant computing power.
  - Ignores subjective and qualitative data.
Conclusion on Quantitative Trading for Retail Traders:
- Quantitative trading is a complex but rewarding approach for retail traders.
- Requires a solid foundation in statistics, econometrics, financial markets, and programming.
- While the learning curve is steep, mastering quantitative trading can instill confidence and lead to consistent profits in the financial markets.

In summary, the article provides a comprehensive overview of Quantitative Trading, covering its definition, key components, statistical foundations, programming aspects, and the advantages and disadvantages for retail traders.

Was ist Quantitatives Trading – Werde zum Quant Trader » Finanzwissen (2024)