Clever Strategien für den Kauf und Verkauf von Aktien

#Optimale Ausführung: Ein einfacher Leitfaden für Kauf und Verkauf an der Börse

Beim Trading zählt der Zeitpunkt. Trader wollen Aktien kaufen und verkaufen und dabei darauf achten, ihre Gewinne nicht zu sehr zu schmälern. Hier kommt eine Strategie zur optimalen Ausführung ins Spiel. Das ist wie ein guter Parkplatz in einem vollen Einkaufszentrum zu bekommen – jeder will ihn, aber du musst herausfinden, wie du am besten dorthin gelangst, ohne zu viel Chaos anzurichten.

#Was ist der grosse Deal mit der Ausführung?

In der Finanzwelt geht es bei der Ausführung darum, wie du handelst. Wenn du viele Aktien schnell kaufen willst, musst du es schlau anstellen. Andernfalls könntest du den Preis erhöhen, während du versuchst zu kaufen, was später deinem Geldbeutel schaden könnte. Stell dir vor, du versuchst, an einem heissen Tag Eis zu kaufen – je mehr Leute sich um den Wagen versammeln, desto höher wird der Preis!

Trader stehen vor Herausforderungen, wenn sie grosse Geschäfte machen. Eine grosse Order kann andere Käufer oder Verkäufer abschrecken, was es schwieriger macht, einen fairen Preis zu bekommen. Statt alles auf einmal zu kaufen, kann es besser sein, es in kleinere Stücke zu teilen, wie wenn du deine Eiswaffeln mit Freunden teilst, anstatt sie alle selbst zu essen.

#Das Spiel der Liquidität

Liquidität ist ein schickes Wort dafür, wie einfach du Bargeld aus einem Vermögenswert bekommst. Wenn eine Aktie liquide ist, kannst du sie schnell verkaufen, ohne viel Geld zu verlieren. Denk daran, es ist wie einen Lotterielos sofort einzulösen, anstatt Jahre auf dein Geld zu warten.

Trader beobachten Dinge wie das Handelsvolumen, den Preisunterschied (bekannt als Geld-Brief-Spanne) und wie viele Aufträge warten. Mit anderen Worten, sie beobachten die Menge am Eiswagen.

#Verschiedene Handelsarten

Es gibt ein paar Arten, Aufträge beim Handel zu platzieren. Ein Limitauftrag lässt dich den Preis festlegen, den du bereit bist zu zahlen, aber es gibt keine Garantie, dass du das Eis bekommst. Ein Marktauftrag hingegen bedeutet, dass du kaufst, was gerade verfügbar ist, aber du könntest mehr bezahlen, als du wolltest, wenn die Schlange zu lang wird.

Andere Arten von Aufträgen können alles beschleunigen oder sicherstellen, dass du bekommst, was du willst, aber die können ein bisschen kniffliger sein.

#Wie modellieren wir den Markt?

Der Markt kann komplex sein, und manchmal fühlt es sich an, als versuchst du, einen Rubik's Cube blind zu lösen. Aber es gibt Möglichkeiten, das zu verstehen!

Einige Modelle versuchen vorherzusagen, was passieren wird, indem sie Mathematik und historische Daten verwenden. Andere schauen sich das Verhalten der Menschen beim Handel an. Das ist wichtig, weil Emotionen die Preise wild hin und her schwanken lassen können, wie ein Pendel.

#Warum ABIDES verwenden?

Wir haben uns entschieden, ABIDES zu verwenden, was für Agentenbasierte Interaktive Diskrete Ereignissimulation steht. Nein, das ist kein Charakter aus einer Sci-Fi-Show, aber es hilft uns zu verstehen, wie Trader in einem simulierten Markt interagieren.

ABIDES ermöglicht es uns, verschiedene Arten von Tradern zu erstellen und zu sehen, wie sie in unterschiedlichen Situationen handeln. Es ist wie eine Reality-Show, in der jeder versucht, die ultimative Handelsherausforderung zu gewinnen.

#Einrichten der Handelsumgebung

In unserer Simulation haben wir eine feste Anzahl von Aktien zum Handeln und ein Zeitlimit zum Abschliessen festgelegt. Denk daran, es ist wie eine Spielshow, in der du eine bestimmte Zeit hast, um so viele Preise wie möglich zu sammeln. Wenn du nicht rechtzeitig fertig wirst, könntest du einige Punkte verlieren!

Wir haben auch Strafen für das Nichtabschliessen des Handels in der vorgegebenen Zeit oder für übermässigen Handel eingeführt. Wenn du übertreibst, ist das wie zu viele Snacks auf einer Party zu nehmen – du könntest Ärger bekommen.

#Wie trainieren wir unsere Trader?

Um unsere Trader zu trainieren, haben wir ein System namens Deep Q-Network (DQN) verwendet. Mit dieser Methode können Trader aus ihren Erfahrungen lernen, wie ein Kind, das Fahrrad fahren lernt. Zuerst fallen sie vielleicht, aber mit Übung werden sie besser darin, ihr Gleichgewicht zu halten.

Wir haben verschiedene Strategien eingerichtet, um zu sehen, wie gut sie beim Ausführen von Trades abschneiden. Einige Trader waren vorsichtig, während andere aggressiver waren, wie verschiedene Persönlichkeiten in einem Gruppenprojekt.

#Vergleich verschiedener Strategien

Nach dem Training haben wir unsere Trader gegen einige gängige Strategien getestet:

1. Zeitgewichteter Durchschnittspreis (TWAP): Das ist die „lass uns fair sein“-Strategie, bei der Trader versuchen, ihre Trades gleichmässig über die Zeit auszuführen. Denk daran, deine Pizzastücke gleichmässig zu verteilen, damit jeder einen fairen Anteil bekommt.

2. Passives Trading: Diese faule Strategie macht manchmal überhaupt nichts. Sie ist das Äquivalent dazu, Snacks zu essen, bis alle anderen ihre genommen haben.

3. Aggressives Trading: Diese Strategie springt rein und schnappt sich alles, was sie so schnell wie möglich kann. Es ist wie jemand, der sich an die Spitze der Schlange für kostenlose Proben drängelt.

4. Zufälliges Trading: Das ist völlig unberechenbar. Es ist, als würde man eine Münze werfen, um zu entscheiden, ob man Schokolade oder Vanilleeis essen möchte.

#Wie haben sie abgeschnitten?

Nach den Simulationen haben wir festgestellt, dass die DQN-geschulten Trader grossartige Ergebnisse erzielt haben! Sie konnten ihre Ausführungskosten niedrig halten und trotzdem anständige Preise erzielen. Sie lernten, wann sie mehr Aktien kaufen und wann sie zurückhalten sollten, so wie du nicht alles Eis auf einmal essen würdest – ein bisschen für später zu sparen, macht es länger haltbar!

#Lernen, sich anzupassen

Die RL-Agenten lernten, den Markt zu lesen und ihre Strategien flexibel anzupassen. Als sie sahen, dass der Preis zu hoch wurde, verlangsamten sie ihren Handel, um zu vermeiden, den Preis noch weiter nach oben zu treiben. Es ist wie wenn du merkst, dass dein Lieblings-Eisgeschmack knapp wird; du willst nicht zu viel auf einmal kaufen, sonst wird es für andere schwerer, ihren Anteil zu bekommen.

#Was kommt als Nächstes?

Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, gibt es noch Raum für Verbesserungen! Wir müssen die simulierte Umgebung noch realistischer machen. So können unsere Trader lernen, sich an eine breitere Palette von Marktbedingungen anzupassen, so wie du üben würdest, in unterschiedlichen Wetterlagen zu fahren.

Ausserdem erfordert das Training dieser Modelle viel Rechenleistung, und diesen Prozess schneller zu machen, ist der Schlüssel, um diese Strategien in die reale Welt zu bringen.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir gesehen, wie wichtig es für Trader ist, ihre Aufträge klug auszuführen. Die Verwendung von Reinforcement Learning hat uns gezeigt, dass Trader mit dem richtigen Ansatz ihre Kosten minimieren und ihre Geschäfte effektiv managen können.

Während wir weiterhin unsere Modelle verfeinern und verbessern, könnten wir feststellen, dass sie den Tradern eine bessere Möglichkeit bieten, sich in der manchmal chaotischen Finanzwelt zurechtzufinden. Schliesslich kann eine kleine Strategie, ob beim Schnappen eines grossartigen Deals für Aktien oder beim Bekommen der letzten Eiskugel, einen langen Weg gehen!