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Man braucht ein ganzes Dorf, um einen Auto-Trader zu entwickeln (Teil 3 von 4)

Weitere Herausforderungen beim Aufbau eines Algo-Traders, oder warum nichts (wirklich) einfach ist

teaser-t-makingof-03Algo-Trading ist auf Finanzmärkten längst etabliert. Seit kurzem findet diese Technologie auch mehr und mehr Eingang auf den europäischen Energiemärkten. Die Anforderungen dieser Branche sind zwar ähnlich zu denen des Finanzhandels, dann aber doch wieder gänzlich anders. In einer vierteiligen Artikelreihe teilt Wolfgang Eichberger, Mitgründer von VisoTech, seine Erfahrungen bei der Entwicklung eines vollautomatischen Handelssystems für den kurzfristigen Handel mit Strom und Gas. Wer überlegt, eine eigene Algo-Trading-Lösung zu entwickeln, sollte dies lesen! Im ersten Teil gab er eine kurze Geschichte der Handelstechnologie. Der zweite Teil behandelte einen der schwierigsten Aspekte der Entwicklung einer automatisierten Energiehandelslösung. In Teil drei erfahren Sie mehr über die anderen Herausforderungen.

 

Algorithmen: das Gehirn eines Auto-Traders

Handelsalgorithmen bringen die Intelligenz in einen Auto-Trader, der sie in die Lage versetzt, riesige Datenmengen zu analysieren, eine bestimmte Handelsstrategie durchzuführen und komplexe Entscheidungen zu treffen. Die Nichtberücksichtigung eines Worst-Case-Szenarios oder die fehlende Bereitstellung adäquater Grenzen und Schutzmechanismen in einem Handelsalgorithmus könnte drastische Konsequenzen haben, so dass die Messlatte extrem hoch ist. Beim Schließen der Position handelt es sich beispielsweise um einen der einfacheren Algorithmen. Aber in den letzten zwei Jahren haben wir gerade diesen etwa 30 mal geändert – beispielsweise weil neue technische Restriktion seitens der Börse eingeführt wurden oder sich das Marktverhalten geändert hat.

 


Beim Schließen der Position handelt es sich um einen der einfacheren Algorithmen. Aber in den letzten zwei Jahren haben wir gerade diesen etwa 30 mal geändert.


 

Andere Algorithmen wie etwa die Flexibilitätsvermarktung sind um ein Vielfaches komplizierter. Neben dem Platzieren von Orders müssen auch Faktoren wie Preisspannen, Kraftwerksrampen und mehr berücksichtigt werden. Der Algorithmus benötigt Matrizen, die korrekt berechnet werden müssen, um zu bestimmen, zu welchem Preis welche Mengen zur Vermarktung verfügbar sind. Um eine Vorstellung von der Komplexität zu geben, hat die letzte Version der Flexibilitätsvermarktung acht Monate iterativer Entwicklung und Tests in Zusammenarbeit mit Kunden in Anspruch genommen. Eine besondere Herausforderung war dabei jener Mechanismus, der eine bereits geschlossene Position gewinnbringend wiedereröffnet und damit zusätzliche Profite generiert.

 


Um auf Basis von Live-Börsen-Daten zu testen, ohne dass dabei tatsächlich echte Geschäfte ausgeführt werden, mussten wir zuerst ein spezielles Toolset entwickeln.


 

Bevor ein Algorithmus jedoch live gehen kann, muss er ausführlich getestet werden. Kein Algorithmus kann einfach entwickelt und live genommen werden, schließlich würde man dabei das gesamte Handelslimit des Unternehmens an der Börse riskieren. Der Test findet auf Basis von Live-Börsen-Daten statt, ohne dass dabei tatsächlich echte Geschäfte ausgeführt werden. Dazu mussten wir zuerst ein spezielles Toolset entwickeln – ebenfalls ein wichtiger Bestandteil der Produktentwicklung – der fortlaufend gewartet werden muss. Da in diesem Fall keine Ausführung initiierter Geschäfte durch die Börse stattfindet, mussten wir selbst ein Matchingsystem implementieren – also de facto ein eigenes Börsesystem.

 

Leistung: das Herz eines Auto-Traders

Natürlich stellt die Performance einen kritischen Faktor für ein automatisiertes Handelssystem dar, aber die Leistungsanforderungen sind dabei nicht dieselben wie die im Finanzhandel, so dass sie unterschiedliche Lösungen erfordern. Finanzmärkte verfügen über Hardware, die direkt über Glasfaser mit der Börse verbunden und dadurch in der Lage sind, Produkte im Nanosekundenbereich zu handeln. Der Energiehandel bietet dagegen keine direkte Verbindung zur Börse. Der Handel erfolgt somit über das Internet via API, wodurch er vergleichsweise träge ist. Weil alle Marktteilnehmer mit einer ähnlichen Verbindung rechnen müssen, reicht es aus, wenn eine Order innerhalb von Millisekunden eingestellt wird.

 


Die Leistungsanforderungen sind nicht dieselben wie die im Finanzhandel, so dass sie unterschiedliche Lösungen erfordern.


 

Der Energiehandel umfasst zahlreiche Produkte, die miteinander interagieren, weil sie sich mit überschneidenden Lieferzeiten überdecken, und der Trend geht zu einer ständig wachsenden Anzahl von Produkten. Zusätzlich nehmen die Handelsvolumina weiter zu, was auch zu einer steigenden Zahl der zu verarbeitenden Nachrichten führt. Wenn man dann noch Handel an mehreren Börsen betreibt und zahlreiche Strategien simultan verwendet, vervielfacht sich die benötigte Rechenleistung. Im Vergleich zu den Finanzmärkten mit ihren festen Geschäftszeiten findet der Energiehandel rund um die Uhr statt. All diese Faktoren führen zu unterschiedlichen, aber signifikanten Leistungsanforderungen, die erfüllt werden müssen.

 

Nächste Woche im vierten Teil, dem letzten Teil dieser Serie, offenbart Wolfgang ein Geheimnis seines Entwicklungserfolges und erklärt warum es wirklich ein Dorf braucht, um einen Auto-Trader zu machen.


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