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Die Zukunft des Tradings: Wie Sie als Mensch in einer Welt von Robotern überleben

Können Sie mit ihm konkurrieren?

Können Sie mit ihm konkurrieren?

Beim 24 Mrd. Dollar schweren Hedgefonds Two Sigma im New Yorker Viertel Soho bevölkern Roboter schon die Gänge – kein Witz. Allerdings leisten sie nicht viel. Laut dem Wallt Street Journal erschöpfen sich ihre Aufgaben im Spielen von Shuffelboard und Hockey.

Denn als mechanische Geräte bewegen sich Roboter einfach zu langsam für die Welt des Tradings. Dort müssen Entscheidungen über den An- und Verkauf innerhalb von Mikrosekunden gefällt werden. Stattdessen hegt Two Sigma-Gründer David Siegel einen Faible für Roboter. Immerhin bringt er einen Doktortitel in Informatik vom MIT mit.

Bei den Robotern, die im Trading den menschlichen Wesen den Rang ablaufen, handelt es sich eher um Algorithmen, denn um mechanische Geräte. Alex Tabb, Gründer der TABB Group, rechnet nicht damit, dass man Metallmenschen jemals zum Traden bringen wird. Vielmehr würden mehr und mehr Ressourcen in die Entwicklung immer raffinierterer Algorithmen fließen.

„Die Unternehmen nutzen immer mehr Programmierer, Data Scientists, Mathematiker und Ingenieure. Die Geschwindigkeit spielt immer noch eine Rolle, aber Klugheit ist noch wichtiger“, meint Tabb. „Wir beobachten bei den ‚Algos‘, dass sie immer smarter und nicht nur schneller werden. Sie müssen mehr Daten erfassen, analysieren und schneller berechnen. Es geht immer mehr um Wissen und weniger um Daten. Sie müssen aus den Daten Wissen ableiten, was Sie dann für die Entscheidungen heranziehen.“

Big Data steht in der automatisierten Finanzwelt von 2015 ganz oben. Laut Andrew Sheppard, der als Big Data-Berater an der Wall Street arbeitet und zeitweise als Professor am Baruch College in New York tätig ist, werden die Instrumente zur Analyse großer Datenmengen immer besser und immer häufiger werden Analysen in Realtime benötigt. Aus Sheppards Sicht sollten Trader die immer besseren Algorithmen als Warnung begreifen. Er rechnet damit, dass die Maschinen den Handel irgendwann einmal rund um die Uhr abwickeln werden, ohne dass Menschen dabei eine nennenswerte Rolle spielen. „Die Menschen überwachen vielleicht die Maschinen, aber selbst das ist fraglich“, meint er.

Dagegen zeigt sich Finanzingenieur Rubak Chaterjee vom Steven Institute of Technologie in Hoboken (New Jersey) optimistischer. Jemand müsse die Trading-Strategien entwickeln und testen, bevor sie von Computern ausgeführt würden. Dazu würden die Banken kompetente Finanzingenieure und Quants benötigen, die sich mit Datenbanken und der Visualisierung von Daten auskennen. „Sie müssen die Standard-Produkte und Technologien der Wall Street kennen. Wer aber Kenntnisse in Big Data mitbringt, hat einen großen Vorteil gegenüber seinen Kollegen.“

Was die Trader der Zukunft mitbringen müssen

Chaterjee empfiehlt seinen Studenten, die erforderlichen Kompetenzen zu erwerben, um mit Big Data und analytischem Trading im Firmenkunden, Filialgeschäft oder sogar in der Gesundheitsbranche umzugehen. Diese Kompetenzen seien von den unterschiedlichsten Branchen heiß begehrt. Weiter sollten die Studenten eine Programmiersprache wie Java oder Python lernen. Auch die Vertrautheit mit nicht verbundenen Datenbanken (NoSQL) und die Umgebung mit Hadoop-Clustern würden sich auszahlen, meint Chaterjee.

In den Führungsetagen benötigen die Banken überdies Leute, die das Trading überwachen und genau verstehen, wie die Algorithmen funktionieren und welche Auswirkungen die Auswahl eines Algorithmus auf das Ergebnis hat. Laut Jim Jockle und Joe Sporito vom Softwarehaus Numerix, das Programme zur Analyse von Derivaten entwickelt, handle es sich beim Trading nicht länger um eine Insel mit einer eigenen Gewinn-und-Verlust-Rechnung. Das Trading müsse vielmehr belegen, wie es sich an die regulatorischen Vorgaben halte und welchen Auswirkungen die Transaktionen auf das restliche Unternehmen hätten. Die Entscheidung über das Geschäftsmodell dürfe nicht länger den Tradern vorbehalten sein, sagt Jockle. Vielmehr müsse der verantwortlichen Führungskraft klar sein, wie das Modell dem übrigen Unternehmen und nicht nur dem Bonus des jeweiligen Traders weiterhilft.

Laut Personalberater Bob Galach von Accenture würden bilanzielle Fragen eine immer größere Rolle fürs Trading spielen. Das einfache Trading werde immer weiter automatisiert. Doch ein Großteil der Trades müsse in Hinsicht auf seine Auswirkungen auf z.B. die Eigenkapitaldecken oder Absicherungsgeschäfte verstanden werden. Darüber hinaus müssten Trader auch künftig mit ihren Kunden in Gebieten wie der Handelsfinanzierung, dem Management von Kreditrisiken, Swaps oder dem Cash Flow zusammenarbeiten. Jockle würde seinem eigenen Sohn jedenfalls raten, ein gutes Verständnis für Statistik und kritisches Denken zu erwerben.

„Die erfolgreichen Trader werden diejenigen sein, die in der Lage sind, die grafischen Präsentationen zu hinterfragen“, sagt Jockle. Die meisten Trader können gerade einmal mit 10 Prozent von Excel umgehen, kritisiert Saporito. Wer also versuche zumindest 20 Prozent des Programms zu beherrschen, sei den meisten übrigen Tradern also bereits um eine Nasenlänge voraus.

Die Experten sind sich einig, dass die Komplexität in Zukunft noch zunehmen werde. Die Entwicklungsmöglichkeiten im Aktienhandel seien begrenzt. Die Unternehmen würden häufiger anlagenklassenübergreifend oder mit mehreren Währungen arbeiten.

„Die Zeiten, als sich Devisentrader mit einem Währungspaar beschäftigten, daran werden wir uns später einmal mit Wehmut erinnern“, sagt Jockle.

Laut Tabb würde die neue Trader-Generation gleichzeitig das Trading und das Programmieren lernen. „Die Fähigkeit solche ‚Algos‘ zu programmieren und zu optimieren, wird sehr wichtig werden. Das gilt besonders für diejenigen Market Making-Firmen, die schnell und schlau sein müssen, um zu überleben“, erläutert er. „Die Kompetenzen, um ein wirklich geübter Trader zu werden, verändern sich, und dazu gehört eine starke Basis in IT.“

Auch Mani Mahjouri von Tradeworx empfiehlt jungen Tradern, sich mit der IT und vor allem mit Programmierung zu beschäftigen. Doch welche Sprache ist die beste? Laut Mahjouri sei das nebensächlich. „Computersprachen verändern sich. Die Kernkompetenz besteht darin, in einer Sprache programmieren zu können, denn dann fällt es leichter, eine neue Sprache zu erlernen.“

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