Evaluation von Trading-Algorithmen unter realen Marktbedingungen : Ansätze zur praktischen Anwendbarkeit, Anforderungen, Implementierung

Abstract

Es existieren viele Studien, welche unterschiedliche Trading-Algorithmen evaluieren. Diese werden in den meisten Fällen nicht unter realen Marktbedingungen durchgeführt, sondern es werden Annahmen getroffen, welche in der Realität zumeist nicht haltbar sind. Zu diesen Annahmen gehören: 1) Ausführungspreis entspricht dem Signalpreis, 2) keine Berücksichtigung von Ordertypen, 3) keine Anwendung von Money-Management-Methoden und 4) kein Risiko-Management vorhanden. In der vorliegenden Arbeit werden sechs unterschiedliche heuristische Trading-Algorithmen aus der Literatur unter realen Marktbedingungen evaluiert. Sie werden zunächst auf ihre Anwendbarkeit in der Praxis untersucht und anschließend in mehreren empirischen Experimenten unter realen Marktbedingungen evaluiert und überprüft, wie sich die Performanz der Trading-Algorithmen zwischen den Annahmen aus der Wissenschaft und der realistischen Testumgebung auf Intraday-Preisen unterscheidet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Resultate der Evaluation aus der Literatur zum Teil nicht bestätigt werden können. Eine sogenannte „Prognosekraft“ der Trading-Algorithmen konnte beispielsweise mit keinem der verwendeten Testdesigns festgestellt werden. Weiterhin hat das Money-Management einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse. Während ohne Money-Management der Grundsatz „aus weniger Liquidität folgen bessere Renditen“ aus der Literatur noch gilt, dreht sich dies bei der Anwendung von verschiedenen Money-Management-Methoden ins Gegenteil, da bei größeren Orders vor allem in liquideren Märkten zu billigeren Preisen gehandelt werden kann. Als eines der Ergebnisse der Evaluation wird festgestellt, dass weder ein sehr liquider noch ein sehr illiquider Markt die besten Renditen liefert, sondern ein Markt mit einer mittleren Liquidität.

Many studies exist which evaluate different trading algorithms. Simulations in these studies are mostly not performed under real market conditions, but they are based on assumptions which are mostly untenable in reality. These assumptions include: 1) execution price corresponds to signal price, 2) no consideration of order types, 3) no application of money management methods and 4) no risk management available. In present study six different heuristic trading algorithms from literature are evaluated under real market conditions. They are initially evaluated for their adaptability in practice and then evaluated in several empirical experiments under real market conditions. It is tested how the performance of the trading algorithms differs between the assumptions in literature and the assumptions in a realistic own designed test environment on intraday prices. Results show that the conclusions of the evaluation in literature cannot be confirmed entirely. For example, "predictive ability" of the trading algorithms is detected by any of the test designs used. Furthermore, the money management has a significant impact on the results. While the principle in literature “better returns follow from less liquidity” is still valid without money management, this turns into opposite when money management is applied. The reason for this behavior is that especially larger orders can be traded in liquid markets at cheaper prices. As a result of present evaluation it can be stated that neither a highly liquid market, nor a very illiquid market delivers the best returns but a market with a medium-sized liquidity.