Rasendes Roulette

Börse Wie digitaler Hochfrequenzhandel den Finanzmarkt destabilisiert

Blau bejackte Börsianer, die laut schreiend und wild gestikulierend um Preise feilschen: Das ist ein Bild vergangener Tage. Heute sind die Finanzmärkte weitestgehend automatisiert; der Abwicklung von Transaktionen dienen moderne Rechenzentren. Diese können über Richtfunkanlagen auf Hochhausdächern oder Funktürmen Handelsdaten zwischen London und Frankfurt innerhalb von wenigen Millisekunden übertragen.

Algorithmische Computerhändler haben andere Trader großteils vom Markt verdrängt. Die Kauf- bzw. Verkaufsaufträge (Orders) werden nunmehr automatisiert, basierend auf Variablen wie Preis, Handelsvolumen oder Medienberichten, an die weltweiten Computerbörsen gesendet. Die Computerhändler selbst unterscheiden sich voneinander im Wesentlichen durch ihre Handelsstrategie und -technik sowie die Geschwindigkeit, mit der sie traden.

Völlig losgelöst …

Hochfrequenztrader nutzen Mittel zur Minimierung der Übertragungszeit, etwa Laser-Richtfunk oder Mikrowellennetzwerke, die das Order-Management ohne menschliche Intervention blitzschnell durchführen. Hochfrequenzhändler sind „die dominante Komponente im Markt und können ihn in fast allen Bereichen in seiner Performance beeinflussen“, schreibt die US-Finanzmarktaufsicht SEC. Auch in Europa: 43 Prozent des gehandelten Werts und sogar 76 Prozent der Orders an europäischen Börsen wurden laut einer Studie der EU-Wertpapieraufsichtsbehörde ESMA aus dem Jahr 2014 von Hochfrequenzhändlern durchgeführt.

Der Hochfrequenzhandel führt dazu, dass sich das Handelsaufkommen und die Geschwindigkeit innerhalb des Systems extrem erhöhen. Bereits im Jahr 2014 konnte ein Computerhändler an der Eurex-Börse in Frankfurt innerhalb von 700 Millisekunden rund 3.500 Orders ausführen. Das aber zeitigt Risiken wie die Überlastung von Handelssystemen, die zu Störungen auf Finanzmärkten führen, welche von den Hochfrequenzhändlern, die teilweise an mehr als 200 Computerbörsen gleichzeitig handeln, wiederum verstärkt und blitzschnell über den Globus verbreitet werden.

Dabei können kleinste Signale bereits zu fehlerhaften Wechselwirkungen führen, etwa der Inhalt eines einzigen Tweets: Im April 2013 wurde das Twitter-Konto der US-Nachrichtenagentur Associated Press gehackt und eine Meldung über zwei Explosionen im Weißen Haus verbreitet. Dem Twitter-Feed folgten Hochfrequenzhändler, die mit ihren Algorithmen permanent Nachrichten durchforsten, um Preistrends frühzeitig zu antizipieren. Die Stichworte in der Kurznachricht signalisierten den Algorithmen einen bevorstehenden Kurseinbruch und lösten innerhalb kürzester Zeit eine Unmenge an automatisierten Verkaufsorders aus. Ein extremer Preissturz, ein sogenannter Flashcrash, war die Folge.

Solche Flash-Ereignisse sind heute „allgegenwärtig“, wie eine Studie der Europäischen Zentralbank konstatiert: Die fieberartigen Flash-Ereignisse finden mittlerweile im Millisekunden-Bereich statt und ereignen sich am Aktienmarkt im Durchschnitt mehr als einmal pro Handelstag, wie es in einer Studie der Universität Miami heißt.

… von der Realwirtschaft

Nun vertreten die Hochfrequenzhändler selbst naturgemäß nicht den Standpunkt, dass sie extreme Preisstürze verstärken, sondern bestehen darauf, Volatilität zu entschärfen und bei Preisabstürzen sogar marktberuhigend zu wirken. Die Deutsche Bank widerspricht dem jedoch: In einer Studie aus dem Jahr 2016 heißt es, dass sich Hochfrequenzhändler „in volatilen Marktphasen häufig zurückziehen“ und damit für ein erhöhtes Risiko von „übermäßiger Volatilität (sorgen), wodurch Marktverwerfungen bis hin zu Flash-Events begünstigt werden könnten“. Für die Studien-Autoren ist klar, dass Hochfrequenzhändler „in Zeiten höherer Nervosität am Markt exzessive Preisbewegungen noch verstärken“.

Theoretisch sind Preise ein wichtiger Indikator für den Gesundheitszustand der Finanzmärkte. In Zeiten des Hochfrequenzhandels, in denen sich Preise innerhalb von Millisekunden bilden, werden sie jedoch zu einer Erwartung ohne Bezug zu realen Werten degradiert: Eher sind es automatisierte Prognosen, wie eine Information oder Nachricht den Preis bewegen wird. Je heftiger die Nachricht, desto aggressiver werden die Positionen der Händler angepasst. Wenn jedoch Preise, von Aktien etwa, nicht länger mit den wirtschaftlichen Kennzahlen eines Unternehmens in Verbindung stehen, sondern lediglich eine Richtungserwartung darstellen, dann führt das dazu, dass Produktionsfaktoren wie Arbeit, Boden oder eben Kapital nicht mehr dorthin gelenkt werden, wo sie am dringendsten gebraucht werden.

Eine weitere negative Konsequenz ist die Produktion von Unsicherheit. „Jeder Trade ist eine Reise ins Ungewisse, und jedes wirtschaftliche Handeln ist zukunftsorientiert“, so der österreichische Ökonom Stephan Schulmeister. Daher benötigt „jede wirtschaftliche Tätigkeit, auch wenn der Zeithorizont nur fünf Minuten ist, Erwartungen. Die Geschwindigkeit des Trading ist jedoch so enorm, das Gesamtsystem derart unsicher, dass kein Mensch mehr Zeit hat, eine ‚wahre‘ Preiserwartung zu bilden, also den ‚Fundamentalwert‘ abzuschätzen“, so Schulmeister.

Doch wenn sich für die Realwirtschaft keine nachvollziehbaren Erwartungen mehr bilden lassen, dann werden Unternehmen weniger in wirtschaftliche Aktivitäten investieren, die eine lange Planungszeit voraussetzen, wie etwa Maßnahmen gegen den Klimawandel: Der Schaden für die gesamte Gesellschaft wäre enorm.

Regulierung täte also not. Tatsächlich zeigen verschiedene wissenschaftliche Untersuchungen, dass sich die Begrenzung der Größe von einzelnen Akteuren und die Reduktion von Konzentrationsprozessen, Geschwindigkeit und Komplexität positiv auf das Gesamtsystem auswirken. Die EU-Finanzmarktrichtlinie, die Anfang dieses Jahres mit dem erklärten Ziel in Kraft getreten ist, den Hochfrequenzhandel auszubremsen, hat jedoch bei keinem der vier Steuerungselemente einen Fortschritt erzielt.

Der Wettbewerb im automatisierten Handel treibt die Geschwindigkeit immer weiter in die Höhe, sodass Zeitunterschiede mittlerweile in Nanosekunden gemessen werden. Die Einführung von Tempolimits, wie sie Dirk Helbing von der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) vorschlägt, würde Risiken reduzieren. Eine solche Geschwindigkeitsbeschränkung sah anfänglich auch der EU-Gesetzgeber vor: Eine „Minimum Order Resting Time“ für Handelsaufträge in Höhe von 500 Millisekunden. Doch dieser Vorschlag wurde, nachdem das EU-Parlament ihn bereits mehrheitlich gefordert hatte, einfach wieder wegverhandelt. Die Geschwindigkeit des Gesamtsystems wird damit auch in Zukunft weiter ansteigen.

Nicht besser lief es bei der Unterbindung von Konzentrationsprozessen. Schon heute handeln hochfrequente algorithmische Computerhändler an verschiedenen Handelsplätzen auf dem ganzen Globus. Das US-Unternehmen Virtu Financial etwa ist an 235 unterschiedlichen Handelsplätzen in 36 Ländern weltweit mit circa 12.000 verschiedenen Finanzinstrumenten aktiv. Das aber heißt: Statt einer Dezentralisierung des Gesamtsystems verursachen die algorithmischen Computerhändler weltweit einen engen Zusammenschluss von Marktakteuren, die sich dadurch in einer automatisierten Wechselwirkung zueinander befinden. Einzelne Systemstörungen werden damit in Sekundenbruchteilen über den ganzen Globus verbreitet, anstatt auf regionale Märkte begrenzt zu bleiben.

Wann und wo der nächste Crash stattfindet, ist ungewiss. Sicher hingegen ist, dass er sich rasend schnell ausbreiten und um sich greifen wird.

Martin Ehrenhauser hat jüngst das Buch Die Geldroboter im Promedia Verlag veröffentlicht. Zwischen 2009 und 2014 war er fraktionsfreies Mitglied des EU-Parlaments

06:00 23.10.2018

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