Vor dem Hintergrund politischer, zentralbankgetriebener Börsen und schwindender kurz- bis mittelfristiger Prognosefähigkeit fundamentaler Analysekriterien befasst sich das vorliegende Buch mit der Volatilität als Parameter für vorhandene Marktschwankungen. Die Volatilität wird hierbei zunächst vom Risikoparameter zur synthetischen Assetklasse umgewidmet und dabei in Abgrenzung zu anderen Assetklassen auf Spezifika im Kursverlauf untersucht.
Auf der Grundlage der alternativen Darstellung notwendiger Grundlagen technischer Marktanalyse sowie in Anerkenntnis der Überlegenheit quantitativer Handelskonzepte münden die gewonnen Erkenntnisse in ein eigens entwickeltes Handelssystem. Das mit Algorithmen arbeitende automatisierte Handelssystem ist dabei auf das Trading des hergeleiteten Mean-Reversion Effektes der Volatilität ausgelegt.
Über die Herleitung des Mean-Reversion Effektes der Volatilität und die hierauf basierende Entwicklung eines Handelssystems hinaus erfolgt ein in mehrfacher Hinsicht differenziertes Backtesting der Handelsergebnisse. Dieses führt zu einer ausgewogenen Validierung der Ergebnisse vorliegender Thesis und ermöglicht schließlich ein differenziertes Fazit.

Autorentext

Elias Hamana begann seine berufliche Karriere im Jahr 2009 bei einer internationalen Großbank mit Hauptsitz in Frankfurt am Main. Sein akademischer Werdegang ist durch eine hohe Affinität zu derivativen Finanzinstrumenten und Tradingstrategien gekennzeichnet. Sowohl die im Jahr 2011 erlangte Auszeichnung als CFE - Certified Financial Engineer - als auch seine berufliche Tätigkeit als Banker inspirierten den Autor maßgeblich bei der Erforschung alternativer Investments und automatisierter Handelsstrategien. Nach Stationen in Stuttgart, Hong Kong und Frankfurt am Main ist der Autor aktuell als Private Banker & Relationship Manager für eine Privatbank Boutique in der Schweiz tätig. Dabei betreut er aus Zürich und Genf heraus hochvermögende Privatkunden und Semi-Institutionelle aus der Region Middle East.

Leseprobe
Textprobe:
Kapitel 3.3.1, Setup-Komponenten eines Systems:
Einer der grundlegendsten Vorteile von Handelssystemen besteht darin, dass diese sowohl über einen historischen Zeitraum hinweg, als auch in der Gegenwart getestet werden können, ohne reales Kapital einzusetzen.
Auf Basis der tabellarischen und grafischen Ergebnisse des sogenannten Backtestings lassen sich dann unterschiedliche Ansätze zur Optimierung und Individualisierung des Systems ableiten.
Das erstellte vollautomatische System zeichnet sich vor allem durch die Eliminierung jeglicher Subjektivität und emotionalen Handelns des Traders aus. Dies geht einher mit einer sehr hohen Ausführungsgeschwindigkeit und der Möglichkeit das System um vielfältige Money-Management Ansätze - beispielsweise Positionsgrößenbestimmung - zu erweitern.
Damit es hierzu kommt, ist jedoch vorab die Programmierung auf Basis der Definition von Handelssystemen notwendig. Unter einem Handelssystem versteht man demnach ein System von Regeln und Konventionen des Einstiegs in und des Ausstiegs aus einer Position. Das System besteht dementsprechend aus mindestens drei verschiedenen Setup-Komponenten.
Zunächst besteht der Kern des Systems aus dem gewählten Algorithmus für den Einstieg, beziehungsweise das Eröffnen von Positionen, was als Entry bezeichnet wird. Dies kann auf Basis von Indikatoren oder anderen statistischen Konzepten geschehen.
Nachdem das System über die zugehörige Handelsplattform eine entsprechende Long- oder Short-Position aufgebaut hat, gilt es algorithmische Regeln für den Ausstieg aus eröffneten Positionen zu definieren. Man differenziert hier nach dem Gewinn- und Verlustfall.
Als Exit-in-Profit-Case, also dem Ausstieg im Gewinnfall, kann beispielsweise eine Trailing-Stop Strategie, oder auch die Wahl eines festgelegten Limits anhand des Charts oder anhand des persönlichen Gewinnwunsches gewählt werden.
Für den Ausstieg im Verlustfall, dem Exit-in-Loss-Case, gibt es wiederum eine Vielzahl vorhandener Ausstiegsmechanismen. Am Anschaulichsten ist dabei der Stop Loss auf Basis eines festgelegten Wertes oder einer Kursmarke, welche absolut oder in Prozent auf Basis des Verlusts des eröffneten Trades bemessen werden kann.
Nachdem der Trader sein System über diese drei konstitutiven Kriterien definiert hat, besteht die Herausforderung darin, dass System tatsächlich auch handeln zu lassen und an die gemessene Profitabilität zu glauben, ohne manuelle Eingriffe vorzunehmen. Der Rückgriff zu manuellem, diskretionärem Handeln sollte erst dann vorgenommen werden, wenn sich tatsächlich grundlegend etwas verändert hat, was nicht von den historischen Untersuchungen erfasst werden konnte.
3.3.2, Plattformen zur Implementierung systemischer Handelsstrategien:
Die im vorherigen Kapitel beschriebenen Vorteile von systemischen Handelsansätzen kommen erst dann zum Tragen, wenn eine für die entsprechenden Bedürfnisse ausgerichtete Handels- und Systemprogrammierungsplattform verwendet wird.
Grundlegend unterscheidet man hierbei zunächst zwischen voll- und halbautomatischen Systemplattformen, zu denen es eine Fülle angebotener Produkte gibt.
Zu den halbautomatischen Plattformen zählt unter anderem Excel Visual Basic for Applications (VBA). Excel VBA bietet dabei über die Kapazität von Makros hinausgehende Programmiermöglichkeiten, die sich für die Umsetzung systemischer Handelsstrategien nutzen lassen. Der Vorteil in der Nutzung von Excel VBA besteht vor allem auch darin, dass der Nutzer im Regelfall mit den Grundfunktionalitäten von Excel bereits vertraut ist. Darüber hinaus ist VBA in nahezu jeder Excel-Ausstattung bereits integriert und ersetzt damit kostspielige Programmiersoftware.
Über Objekte, Variablen und Operatoren definiert der Programmierer in VBA seine Strategie und ergänzt diese durch sogenannte Kontrollstrukturen. Unter Kontrollstrukturen versteht man die Nutzung von logischen Verknüpfungen, welche die Attribute des Quellcodes