Entwicklung deterministischer Handelssysteme

Diplomarbeit von Stefan Ochsenkühn

Einleitung:

Das Spiel der Spiele erfreut sich in den vergangenen Jahren einer immer größeren Beliebtheit und Massentauglichkeit. Das Spiel der Spiele macht dabei viele der Spieler von einem Tag auf den anderen zu reichen Leuten. Das Spiel der Spiele führt aber auf der anderen Seite auch bei unzähligen Teilnehmern zu existenzgefährdenden Verlusten. Es nennt sich Börse, das Spiel, und verbreitete sich im vergangenen Jahrzehnt wie ein Virus in allen sozialen Schichten.

Neue Medien, die Angst um die Altersvorsorge, der Börsenboom der späten 90er-Jahre, und ein erfolgreiche Vermarktung durch die Börsenindustrie waren der Nährboden für diesen Hype. Meist „zocken“ die Marktteilnehmer jedoch ohne jegliches Konzept und ohne jegliche Disziplin und folgen dabei überwiegend ihrem „Bauch“. Angst und Gier sind die schlechten Ratgeber und diese führen zu irrationalen Entscheidungen. Von modernen Kapitalmarktmodellen oder komplexen Tradingstrategien haben die wenigsten Spekulanten Kenntnis. Sie sind geblendet von den scheinbar auf der Strasse liegenden Dollarscheinen und können kaum abschätzen, wie schwierig es ist - sollte es überhaupt längerfristig möglich sein - durch Stock-Picking und Timing den Markt zu schlagen.

In dieser Arbeit wird versucht, eine mögliche Art des systematischen Spekulierens vorzustellen, bei der Angst und Gier weitgehend ausgeschaltet werden und so eventuell ein Weg zur Gewinnung von Überrenditen an Märkten geebnet wird. Es werden Konzepte zur Entwicklung eines deterministischen Handelssystems vorgestellt. Dies ist ein Regelwerk, das Kauf- und Verkaufsempfehlungen für ein Wertpapier liefert. Eine solche automatische Strategie bewegt sich demnach auf der stark umstrittenen Dimension der Timingentscheidung bei Investitionsvorhaben.

So widmet sich diese Arbeit zu Beginn dem Diskussionspunkt der Markteffizienz. Ausgehend von der nur schwer zu überprüfenden These, dass die Preisentwicklungen an Märkten nicht zufällig zustande kommen, sondern sich - zumindest partiell - einer ausnutzbaren Systematik unterziehen, macht die Entwicklung eines mechanischen Handelssystems Sinn. Auch in der Praxis hat sich der Einsatz von mechanischen Handelssystem in den letzten Jahren mehr und mehr etabliert. Dem von der Wissenschaft meist propagierten Random-Walk Gedanken werden die Feststellung von Marktanomalien, die Ineffizienz der Märkte und Behavioral-Finance-Ansätze gegenübergestellt. Diese Ideen bilden das Fundament der technischen Analyse und somit auch der mechanischen Handelssysteme.

In der Arbeit wird die Unterscheidung zwischen diskretionärem und strikt mechanischem Handelsansatz besprochen und damit intensiv auf die Vorteile des Systemhandels eingegangen. Bei der Konzeption eines Tradingsystems wird in einem ersten Schritt die Handelsregel definiert. Nach Wahl eines grundlegenden Systemansatzes wird die Handelsregel durch Set-Up und Entry geformt. Ersteres bringt das System in eine Wartestellung, zweiteres gibt den „Startschuss“ für eine Order. Wichtige Komponenten stellen in einem System neben der Handelsregel das Risiko- und Money-Management dar. Das Risiko-Management fungiert als eine Art Versicherung vor zu großen Verlusten. Neben diversen Stopp-Ansätzen werden Auswirkungen auf die verschiedenen Systemkennzahlen aufgezeigt. Mit dem Money-Management wird letztendlich bestimmt, wie viel Kapital in einem Trade eingesetzt wird. Die Abhandlung fokussiert sich auf Vor- und Nachteile der Fixed-Fractional-Ansätze (darunter auch Optimal f und Secure f) und Fixed-Ratio-Ansätze.

Während des gesamten Entwicklungsprozesses müssen die Charaktereigenschaften des Systems mit den Charaktereigenschaften des Händlers abgeglichen werden. Der Prozess der Optimierung kann an einem profitablen Rohsystem begonnen werden. Der Optimierungsprozess ist ein sehr kritischer Punkt bei der Entwicklung eines Systems. Denn die Gefahr des Over-Fitting ist akut. Ein System wird demnach so stark optimiert, dass es an die vergangene Datenmenge optimal angepasst, in Zukunft aber nicht mehr mit den Eigenschaften des Marktes fertig wird. Kritiker gehen davon aus, dass jede Art der Systemerstellung in irgendeiner Form ein Curve-Fitting darstellt.

In der Arbeit werden Lösungsansätze mit verschiedenen Testreihen und verschiedenen Optimierungsparametern besprochen. Zudem wird die Aufgabe des Back-Testings, ein System über möglichst viele Marktsituation zu testen, behandelt. Verschiedene Konzepte zur Generierung unbekannter Daten werden in diesem Zusammenhang diskutiert. Zur Bewertung und zum Vergleich von Handelssystemen werden verschiedene Methoden behandelt, die als Grundlage meist einen Risk-to-Reward-Gedanken pflegen. Dabei wird der Begriff Risiko unter einer Vielzahl von Aspekten beleuchtet und auch mit verschiedenen Definitionen belegt. Aber auch Kennzahlen, die den repräsentativen Charakter des Systems untersuchen, werden vorgestellt. Auf der Basis der behandelten theoretischen Grundlagen wird durch die chronologische Entwicklung eines Muster-Systems die Anwendung in der Praxis verdeutlicht. Alle eigenen Systeme und Grafiken entstammen den Softwareprogrammen Supercharts 4.0 und Tradestation 2000 von OmegaResearch.

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