Hochfrequenzhandel - Wie die Chaostheorie die Finanzwelt beherrscht

Kurze weiße Haare, Bart, leicht gebräuntes Gesicht, sportliche Figur, beige Shorts, blauer Pulli und Flip-Flops an den Füßen – so sitzt der amerikanische Physiker Doyne Farmer, 62, Anfang Juni in seinem Büro in der University of Oxford in England.

Dieser freundlich lächelnde Professor in Surferklamotten soll der Erfinder des Hochfrequenzhandels an den internationalen Finanzmärkten sein? Die umstrittenen Methoden der „Flash Boys“, die mit ihren ultraschnellen Hochleistungsrechnern den Börsenhandel weltweit beherrschen, sorgen derzeit aufgrund des gleichnamigen Buches des amerikanischen Erfolgsautors Michael Lewis für Gesprächsstoff in den Finanzmetropolen weltweit. Kritiker machen das High-Frequency-Trading (HFT) für die zunehmende Instabilität der Märkte verantwortlich. Manche vergleichen den Hochfrequenzhandel sogar mit einer Atombombe.

Bei dem Vergleich muss Farmer grinsen, schließlich begann seine akademische Laufbahn Anfang der achtziger Jahre als Oppenheimer-Stipendiat am National Laboratory in Los Alamos, dem Ort, wo unter der Leitung von Robert Oppenheimer im Zweiten Weltkrieg die amerikanische Atombombe entwickelt wurde.

Aber was hat die Atombombe mit dem Hochfrequenzhandel von Wertpapieren zu tun? Glaubt man Michael Lewis: Jede Menge, weil der computergestützte Handel gefährliche Kettenreaktionen an den Märkten auslösen kann. Der Grund dafür sind die zwei wichtigsten Komponenten des Hochfrequenzhandels: Algorithmen und ultraschnelle Datenverbindungen.

Maschinen lenken Maschinen
 

Anders als es der tägliche Börsenbericht vor der Tagesschau suggeriert, spielen die Parketthändler im Börsensaal nämlich eine immer geringere Rolle. An der Deutschen Börse steuert der Hochfrequenzhandel bereits die Hälfte des Handelsvolumens bei, an den US-Börsen liegt der Anteil bei 70 Prozent. Hier kommunizieren Maschinen mit Maschinen, in Millisekunden können gigantische Mengen von Kauf- und Verkaufsaufträgen an den Börsen erteilt werden. Ausgelöst werden die Aufträge durch Algorithmen. Besonders beliebt sind im HFT-Handel Arbitragegeschäfte und das sogenannte Frontrunning. „Das heißt, die Programme der Flash-Trader identifizieren Ihre Absicht, eine Aktie zu kaufen. Dann kaufen sie sie vor Ihnen und verkaufen Ihnen die Aktien zu einem höheren Preis weiter“, erklärt Lewis. „Das alles passiert binnen Bruchteilen von Sekunden.“ Der Economist hat diese Vorgehensweise einmal mit einem treffenden Vergleich zusammengefasst: Flash-Trader verhielten sich wie Lockvögel am Eingang eines Supermarkts, die Kundschaft mit kostenlosen Leckereien köderten. Und noch während der Kunde sich über das Produkt lobend äußere, laufe ein Mitarbeiter zum Regal, um den Preis für das Produkt zu erhöhen, bevor der Kunde dort ankomme.

Bei Arbitragegeschäften suchen anders programmierte Algorithmen nach kleinsten Preisdifferenzen von Wertpapieren an verschiedenen Börsen. Werden sie fündig, kaufen und verkaufen die Computer die Aktien innerhalb von Sekundenbruchteilen. Die Gewinne jeder einzelnen Transaktion liegen im Centbereich. Dank der hohen Stückzahlen, die gehandelt werden, rechnet es sich aber.

Geschwindigkeit ist bei dieser Art des Handels alles. Und der Wettlauf um die technische Aufrüstung nimmt inzwischen immer absurdere Formen an. Während für dringend notwendige öffentliche Infrastrukturprojekte in weiten Teilen der USA kein Geld zur Verfügung steht, verlegen private Spezialanbieter immer schnellere Datenleitungen zwischen den wichtigsten Börsenhandelsplätzen. 2010 installierte das neu gegründete Unternehmen Spread Networks in Rekordzeit eine neue 1331 Kilometer lange Glasfaserleitung auf dem direktesten Weg zwischen New York und Chicago für mehrere hundert Millionen Dollar. Der einzige Sinn und Zweck der Leitung besteht darin, eine Order zwischen den beiden Handelsplätzen drei Millisekunden schneller verschicken zu können. Und jeder Zentimeter kostet Zeit. Für Spread Networks lohnte es sich trotzdem, weil es dem Unternehmen gelang, die Leitung gegen Vorauskasse für fünf Jahre an High-Frequency-Trader zu vermieten, für 2,8 Milliarden Dollar insgesamt.

Da wundert es nicht, dass andere Anbieter bereits ein neues Kabel durch den Atlantik verlegen wollen, das die Datenübertragung zwischen London und New York extrem verkürzen soll. Das muss, da es nicht so tief wie die bisherigen Leitungen verlegt wird, aufwendig mit einem Metallschutz gegen Attacken von Haien versehen werden, die durch die elektromagnetische Strahlung angezogen werden. Auch eine kabellose Übertragung mit Hilfe von über dem Ozean fliegenden Drohnen könnte in absehbarer Zeit Realität werden.

Profiteure des Hochfrequenzhandels
 

Dass die Kosten der technischen Infrastruktur für Hochfrequenzhändler eine zu vernachlässigende Rolle spielen, zeigt, wie lukrativ ihr Geschäftsmodell sein muss. Die Zahlen des amerikanischen HFT-Traders Virtu Financial belegen das eindrucksvoll. Virtu hatte seine Ergebnisse kürzlich zum ersten Mal veröffentlicht, und zwar vor einem geplanten Börsengang: 2013 holte Virtu aus 665 Millionen Dollar Umsatz 182 Millionen Dollar Gewinn heraus. Bis zu zwei Millionen Dollar Nettogewinn pro Handelstag waren dabei keine Seltenheit. Aus dem Katalog zum geplanten Börsengang ging außerdem hervor, dass Virtu in fünf Jahren Wertpapierhandel nur an einem einzigen Tag Verlust machte. Den eigenen Börsengang hat das Unternehmen unmittelbar nach der Veröffentlichung von Lewis’ Buch zumindest „vorläufig“ verschoben.

Der andere große Profiteur des Hochfrequenzhandels sind die Börsenanbieter, die aufgrund des hohen Handelsvolumens ihrer neuen Kunden die Gebühreneinnahmen erheblich steigern konnten. Dafür kommen sie den High‑Speed‑Händlern auch in anderen Bereichen entgegen. Besonders deutlich wird das bei der sogenannten Kolokation: Gegen entsprechend hohe Gebühren dürfen die Händler ihre hochgetunten Computer direkt in den Rechenzentren der Börsen neben deren Servern aufstellen, um auch hier keine Millisekunde bei der Übertragung zu verlieren.

Die großen Verlierer in diesem Spiel sind institutionelle Anleger, wie Fondsgesellschaften, Versicherungen und Pensionskassen. Weil sie hohe Stückzahlen an Wertpapieren handeln und dadurch die Preise in Bewegung bringen, sind sie ein gefundenes Fressen für die Algorithmen der „Flash Boys“. Indirekt erleiden dadurch auch private Kleinanleger Verluste, weil die Rendite ihrer Fondsanteile oder der Altersvorsorge geschmälert wird. Öffentlich spricht die Branche aber ungern darüber, weil sie gegenüber ihren Kunden nicht eingestehen will, dass sie den Hochfrequenzhändlern bisher meist hilflos ausgeliefert ist.

Doyne Farmer kennt diese ganzen Diskussionen natürlich. Und wenn man ihn fragt, ob er geahnt habe, was er und sein Studienkollege Norman Packard 1991 mit der Gründung ihrer Prediction Company in Santa Fe in New Mexico alles in Gang bringen würden, will er zunächst einmal etwas klarstellen: „Wir waren keine Hochfrequenzhändler. Wir waren nur die ersten, die ein auf Algorithmen basierendes automatisches Handelssystem entwickelt haben, das funktioniert hat.“ Sie fütterten das System mit Daten, und das System traf die Investmententscheidungen, die sie dann ausführten. Das, was man heute unter Hochfrequenzhandel versteht, war damals zur Verfügung stehenden Computern gar nicht möglich.

Chaosforschung und Finanzmärkte
 

Farmer verkörpert diese angenehm selbstbewusste amerikanische Art, die hier im altehrwürdigen, durch und durch britischen Oxford fast etwas deplatziert wirkt: „Die Motivation, die Firma zu gründen, war einerseits akademisch getrieben, andererseits wollten wir natürlich so schnell wie möglich so viel Geld wie möglich verdienen.“ Packard und er galten als Pioniere auf dem Gebiet der Chaos-Theorie. Ihr akademischer Antrieb bestand darin, auch in noch so komplexen, chaotischen Systemen wiederkehrende Muster zu erkennen. Ihr wissenschaftlicher Mentor Tom Ingerson hatte ihnen frühzeitig eingeimpft: „Geld ist der Schlüssel zur Freiheit. Ihr müsst euch euer wissenschaftliches Knowhow direkt zunutze machen – Ideen in Gold verwandeln.“ Am nahe liegendsten schien ihnen Glücksspiel. Es gehörte damals beinahe zum guten Ton unter jungen Wissenschaftlern, die eigenen mathematischen Fähigkeiten in Kasinos auszuspielen.

Nach ersten Erfolgen bei Kartenspielen wie Black Jack und Poker wurden sie ehrgeiziger und nahmen sich Roulette vor. In jahrelanger Arbeit, immer wieder unterbrochen von anderen Projekten, gelang es ihnen, einen Algorithmus zu entwickeln, der ihre Gewinnchancen gegenüber einem Normalspieler um 40 Prozent verbesserte. Sie überspielten ihn auf einen Computer, der so klein war, dass man ihn im Schuh versteckt mit an den Roulettetisch nehmen und mit dem Fuß starten konnte, wenn die Kugel im Rad einen bestimmten Punkt passierte. Der Algorithmus ermittelte dann so schnell acht Zahlen, in die die Kugel hineinfallen würde, dass der Spieler noch rechtzeitig vor dem „Rien ne va plus“ setzen konnte. Theoretisch hatten sie das Casino geschlagen, in der Praxis aber versagte ständig die Hardware.

Farmers Ehrgeiz wurde durch die Niederlage erst richtig angestachelt. Auf die Idee mit der Prediction Company kamen sie schließlich, weil sie bei Präsentationen ihrer Arbeiten immer häufiger gefragt wurden, ob sie ihre Erkenntnisse aus der Chaosforschung schon mal auf die Finanzmärkte angewandt hätten. „Die Kursbewegungen an den Märkten galten als nicht vorhersehbar. Wir dachten: Mal gucken, ob es doch geht“, erzählt Farmer. Damals war die Effizienzmarkthypothese von Eugene Fama sehr populär. „Ihn zu widerlegen, das war Teil der Herausforderung.“

Obwohl sie über keine Erfahrung an den Finanzmärkten verfügten, fanden sie mit der Tradingfirma O’Connor & Associates relativ schnell einen Partner für ihr Unterfangen: „Unser Roulettesystem war ein großartiger Türöffner an der Wall Street, weil Börsenhändler eine hohe Affinität zu Kasinos haben“, sagt Farmer lächelnd. Das automatisierte Handelssystem, das Farmer und Packard dann gemeinsam mit ehemaligen Studenten und Doktoranden entwickelten, erwies sich schnell als ziemlich erfolgreich. „In den acht Jahren, die ich in unserem Unternehmen gearbeitet habe, habe ich jedes Jahr das 20-Fache meines Professorengehalts verdient“, sagt Farmer. Später verkauften sie die Prediction Company an die Schweizer Großbank UBS zu einem „recht ordentlichen Preis“, wie Farmer zufrieden anmerkt.

Seine Laune ändert sich schlagartig, wenn man ihn als Erfinder oder Urvater des Hochfrequenzhandels bezeichnet. Das hört er nicht gern. Er unterscheidet strikt zwischen HFT und dem, was sie gemacht haben: „Bei HFT geht es nur um Geschwindigkeit, bei uns ging es um Intelligenz“, betont Farmer. Die Algorithmen, die beim Hochfrequenzhandel verwendet werden, bezeichnet er als dumm. „Sie müssen sehr kurz sein, damit der Rechner keine Zeit verliert, wenn er innerhalb von Millisekunden auf ein Ereignis reagieren soll.“ Darin besteht auch eine Gefahr, weil die Programmierer keine Sicherheitsmechanismen einbauen können. „Dadurch hat die Ausweitung des Hochfrequenzhandels zu einer Destabilisierung der Märkte geführt“, sagt Farmer.

Opfer der eigenen Algorithmen
 

Beispiele dafür gab es in den vergangenen Jahren genug. 2013 erschütterten innerhalb von nur einer Woche drei Technikpannen das Vertrauen in die Märkte. Am 20. August versagte zunächst das automatische Handelssystem der amerikanischen Investmentbank Goldman Sachs. 17 Minuten lang kauften die Computer in riesigen Mengen Aktienoptionen in New York, die die Investmentbank gar nicht haben wollte. Fehlerbedingt versandte das Programm Kaufaufträge für Titel, beginnend mit den Buchstaben H bis L, darunter US-Großkonzerne wie Kellogg, Johnson & Johnson oder JP Morgan Chase. Die betroffenen Börsen legten Nachtschichten ein, um festzustellen, welche der Aufträge schließlich ausgeführt oder storniert werden mussten. Die Bank erklärte lapidar, dass ihr nur ein leichter Verlust entstanden sei – immerhin in Höhe von mehr als 100 Millionen Dollar, wie sich später herausstellte. Nur zwei Tage später stand der Handel an der US-Technologiebörse Nasdaq drei Stunden lang still. Trader sprachen von einem Desaster, selbst Präsident Barack Obama ließ sich über den Systemausfall informieren. Am 26. August musste dann die Derivatebörse Eurex in Stuttgart wegen eines Systemfehlers den Handel zeitweise stoppen.

Ein Jahr vorher wurde Knight Capital, einer der größten Hochfrequenzhändler der Welt, Opfer seiner eigenen Algorithmen. Ähnlich wie Goldman Sachs platzierte Knight 45 Minuten lang ungewollt große Orders. Am Ende summierten sich die Verluste auf 440 Millionen Dollar, und Knight musste sich vom Konkurrenten Getco schlucken lassen. Eine der schlimmsten Technikpannen ging unter dem Namen Flash-Crash in die Börsengeschichte ein: Am 6. Mai 2010 brach der Dow-Jones-Index an der New Yorker Börse innerhalb weniger Minuten um rund 1000 Punkte ein. Die ausgefeilten Computerprogramme sogenannter Hochfrequenzhändler hatten eine verhängnisvolle Kettenreaktion ausgelöst.

Der Buchautor Michael Lewis geht mit seiner Kritik sogar noch weiter. Er wirft den Hochfrequenzhändlern vor, die Märkte gezielt zu manipulieren. Mary Jo White, die Vorsitzende der amerikanischen Börsenaufsicht SEC, hat bereits angekündigt, dass sich Hochfrequenzhändler in Zukunft bei der SEC registrieren müssen. Wesentlich entschiedener will der New Yorker Generalstaatsanwalt Eric Schneiderman gegen die Turbohändler vorgehen, denen er unfaire Geschäftspraktiken unterstellt. Er hat schon im April Vorladungen an mindestens sechs Handelshäuser geschickt. Schneiderman will herausfinden, ob die Händler geheime Vereinbarungen mit Börsen oder Handelsplattformen eingegangen sind, die ihnen profitable Zeitvorteile einräumen. Auch die Bundespolizei FBI hat wegen des Verdachts auf Insiderhandel mit breitangelegten Ermittlungen gegen Hochfrequenzhändler begonnen. Das FBI will klären, ob die schnellen Computerhändler auf illegale Weise Informationen verwenden, die nicht allen Marktakteuren zur Verfügung stehen.

Doyne Farmer schaut sich die Diskussion mit einer Mischung aus Belustigung und Überheblichkeit an: „Wenn die Politik den Hochfrequenzhandel wirklich abschaffen will, muss sie nur die Regeln ändern.“ Farmer schlägt vor, den Handel zu entschleunigen. Ein Handel in Milli- oder demnächst Mikro- oder Nanosekundentakt und das Abhandeln der Aufträge in der Reihenfolge der Eingänge, schaffe falsche Anreize. Es reiche völlig aus, einmal in der Sekunde einen Kurs zu erstellen und die innerhalb dieser Sekunde eingegangenen Aufträge alle gleich zu behandeln und die zur Verfügung stehenden Wertpapiere nach Quoten zu verteilen. „Wenn man das einführt, bricht das gesamte Geschäftsmodell des Hochfrequenzhandels zusammen.“

Eine Art Politikberatung möchte er auch mit seinem neuesten Projekt in Oxford vorantreiben. Es heißt Crisis und wird mit 3,3 Millionen Euro von der EU gefördert. Mit seinen Studenten versucht Farmer dabei ein neues ökonomisches Modell zu entwickeln: „Wir nehemen die Schlüsselelemente jeder Volkswirtschaft – Haushalte, Banken, Unternehmen und die Regierung – und lassen sie in all ihrer Komplexität interagieren.“ Wenn es funktioniert, soll ein Modell entstehen, mit dem man die Konsequenzen von neuen Gesetzen, die Folgen einer bestimmten Geldpolitik einer Zentralbank oder die Ursache der Finanzkrise prognostizieren kann.

Ließen sich mit so einem Modell nicht auch Geld verdienen und Investmentstrategien entwickeln? „Bestimmt, aber wissen Sie, ich habe genug verdient in meinem Leben, um jetzt das zu machen, was mich wirklich interessiert.“