GASTBEITRAG: Die besten Programmiersprachen für Trader, Hedgefonds-Manager und Hochfrequenzhändler

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Das Trading hat sich schon gewaltig verändert. In der Vergangenheit benötigten Trader vor allem eine laute Stimme, spitze Ellenbogen und blitzschnelles Kopfrechnen – vielleicht mit etwas Unterstützung eines Taschenrechners. Computerfreaks waren nicht willkommen.

Heute sieht das ganz anders aus: Das Parkett wurde fast überall durch virtuelle Börsen und Trader aus Fleisch und Blut durch Algorithmen ersetzt.

Haben Technikmuffel daher heute noch irgendeine Chance im Trading oder müssen Händler zumindest Kenntnisse in einer der Programmiersprachen mitbringen?

Die Antwort hängt massgeblich von der Art des jeweiligen Tradings ab. Dank der US-amerikanischen Volcker Rule gehört der Eigenhandel (Prop Trading) zumindest bei den Investmentbanken der Vergangenheit an. Dort beschränkt sich das Trading mittlerweile auf die Ausführung von Kundenaufträgen und das Market Making. Doch in den meisten Anlageklassen ist das Market Making mittlerweile vollständig automatisiert. Daher werden immer weniger Trader benötigt und wer bleibt, muss programmieren können. Dabei spielt Geschwindigkeit eine entscheidende Rolle und lediglich Sprachen wie C++ und vielleicht Java sind schnell genug dafür.

Echten Menschen obliegt bei den meisten Banken nur noch die Absicherung der Kundengeschäfte (Hedging), aber auch dies hängt von der Komplexität des jeweiligen Produkts ab. Je exotischer die Finanzinstrumente sind, desto häufiger werden Menschen benötigt. Die Bewertung von massgeschneiderten Trades dürfte immer noch über Excel-Tabellen erfolgen. Gute Kenntnisse in der zugrundeliegenden Sprache Visual Basic sind daher nützlicher als jede Promotion in IT.

Unterdessen können die Trader auf der Buy-Side im Grunde in drei Kategorien unterteilt werden: Trader mit quantitativen Strategien, ausführende Trader und Hochfrequenz-Trader.

Trader, die auf quantitative Strategien spezialisiert sind, werden auf der Buy-Side von Hedgefonds, aber auch von herkömmlichen Fondsgesellschaften beschäftigt und ihre Rolle verwandelt sich zunehmend in die eines quantitativ ausgerichteten Portfoliomanagers. Ihr Job besteht darin, systematische Trading-Strategien zu entwickeln, also Computer-Modelle, die ohne menschliche Eingriffe auskommen. Programmierkenntnisse sind hier erforderlich, um die grossen Datenmengen durchzukämmen und neue Ideen zu testen.

Dabei wird die Programmiersprache Python von vielen quantitativen Tradern präferiert, weil sie umfangreiche Instrumente zur Datenanalyse bereitstellt wie SciPy und Pandas. Auch R ist beliebt, weil sie immer noch an vielen Hochschulen für statistische Analysen verwendet wird. Mit solchen guten Open Source-Lösungen sind kommerzielle Alternativen wie Matlab längst aus der Mode gekommen.

Den Execution Tradern von der Buy-Side obliegt die Aufgabe, die Portfolien gemäss der Investmententscheidungen auszubalancieren, die von quantitativen oder traditionellen Portfoliomanagern getroffen wurden. Das erreichen sie auf verschiedenen Wegen: durch Outsourcing, in dem sie von Banken zur Verfügung gestellte Algorithmen verwenden, durch die Entwicklung ihrer eigenen Algorithmen oder durch manuelles Trading, das in einigen Marktsegmenten immer noch besser als Algorithmen abschneidet. Die erforderlichen Programmierkenntnisse überschneiden sich dabei beträchtlich mit denjenigen der Market Maker von der Buy Side.

Wo verschiedene Marktzugänge in der Ausführung der Trades genutzt werden, besteht immer die Notwendigkeit, die Effizienz der Algorithmen oder der Trader aus Fleisch und Blut zu kontrollieren. Daher benötigen Execution Trader ähnliche Kenntnisse in der Datenanalyse und im Programmieren wie quantitative Trader.

Schliesslich ähnelt der Job von Hochfrequenz-Tradern denjenigen anderer quantitativer Trader, allerdings mit deutlich kleinerem Zeithorizont. Dies schliesst die Arbeit mit sehr grossen Datensätzen ein, womit die Vertrautheit mit dem Hadoop-Umfeld entscheidend wird. Python ist noch immer im Hochfrequenzhandel beliebt, aber neuere Programmiersprachen wie Go sind besser für die Verarbeitung grosser Datenmengen geeignet.

Sobald erst einmal eine Trading-Strategie steht, müssen sie als Hochfrequenzhändler mit sehr kleinen Zeitfenstern zurechtkommen, weshalb die Minimierung von Latenzzeiten entscheidend ist. Wie bei den Market Makern ist C++ wahrscheinlich die einzige höhere Programmiersprache, die schnell genug dafür ist. Doch um einen wirklichen Vorteil zu erringen, müssen Sie sich wahrscheinlich intensiv mit Assemblersprachen beschäftigen und ein gutes Verständnis von Computernetzwerken und Hardware mitbringen.

Falls Sie aber nur Zeit haben, eine Programmiersprache zu erlernen, dann dürfte Python die vielseitigste Wahl darstellen. Da sie in diversen anderen Branchen ebenfalls eingesetzt wird, stellt sie auch einen guten Plan B dar, wenn Sie als Trader keine Chance mehr haben. Und davon gibt es viele.

Robert Carver hat sowohl auf der Sell als auch auf der Buy Side als Optionshändler gearbeitet. Früher hat er das Geschäft mit festverzinslichen Anlagen beim quantitativ ausgerichteten Hedgefonds AHL verantwortet. Darüber hinaus hat er Bücher über „Systematic Trading“ und „Smart Portfolios“ verfasst. Noch immer besitzt er seinen alten HP17B Taschenrechner.

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