
Algo Trading – So funktioniert Trading mit Algorithmen
Algorithmisches Trading (kurz: Algo Trading) bezeichnet den Einsatz von regelbasierten, quantitativen Systemen, die Börsenorders automatisiert ausführen. Ursprünglich von institutionellen Investoren genutzt, erfreut sich diese Methode auch bei Privatanlegern wachsender Beliebtheit.
In diesem Artikel erfährst du die Grundlagen, praxisnahe Tipps sowie die Vor- und Nachteile von Handelsalgorithmen. So kannst du entscheiden, ob du selbst Algo Trading ausprobieren möchtest oder lieber bei herkömmlichen Handelsstrategien bleibst.
Das wichtigste zum Algo-Trading im Überblick
- Algo-Trading-Strategien werden mithilfe von Algorithmen automatisiert umgesetzt.
- Der Aufbau eines Trading-Algorithmus variiert je nach Entwickler und Strategie, oft auch beim News-Trading.
- Während früher vor allem Profis Algorithmen entwickelten, eröffnen sich heute auch für kleinere Trader neue Möglichkeiten.
- Für den algorithmischen Handel (algorithmic Trading) empfiehlt sich ein Broker mit einem professionellen Trading-Desk – unsere Empfehlung in diesem Bereich ist IG.
1. Was ist Algorithmisches Trading?
Ein Trading Algorithmus ist der Code, der auf Grundlage mehr oder weniger komplexer Formeln und finanzmathematischer Modelle bestimmte Trades automatisch ausführt. Grundlage hierfür ist eine regelbasierte Trading-Strategie.
Dabei werden Variablen wie der aktuelle Kurs, das gehandelte Wertpapier sowie das Handelsvolumen definiert. Außerdem kann der Algorithmus mit der Trading-Plattform interagieren.
- Professionelle Plattform
- Hervorragender Handel
- Keine Kommissionen, nur Spreads


In der Regel wird ein Trading-Algorithmus unter menschlicher Aufsicht verwendet. Folglich trifft der Algorithmus die Entscheidung über die Transaktion, diese wird allerdings von dir als Trader ausgeführt.
Algo Trader nutzen teilweise Handelssysteme auf unterschiedlichen Zeitebenen. Dabei können Algorithmen im Bereich des High Frequency Tradings (HFT, deutsch: Hochfrequenzhandel) genutzt werden, aber auch langfristige Strategien lassen sich automatisiert oder teil-automatisiert umsetzen.
Geschichte des algorithmischen Tradings
Die Wurzeln des algorithmischen Tradings liegen in der Einführung computergestützter Handelssysteme, die etwa seit den 1970er Jahren auf den US-Finanzmärkten immer beliebter wurden.
Mit der Zeit bauten immer mehr Finanzinstitutionen und Banken ihre Infrastrukturen aus, um im Bereich des Hochfrequenzhandels und der automatisierten Abwicklung von Order-Aufträgen Schritt halten zu können.

Die meisten Trading-Algorithmen werden bis heute von institutionellen Tradern und Vermögensverwaltern angewendet.
Für Privatanleger gibt es schließlich eine große Anzahl an Hürden, um selbst einen Trading-Algorithmus zu entwickeln und sicher an den Finanzmärkten handeln zu lassen. Trotzdem nimmt die Zahl privater Trading-Algorithmen aufgrund des technologischen Fortschritts stetig zu.
Das algorithmische Trading bietet Vorteile wie schnellere und disziplinierte Ausführungen, kann aber auch negative Auswirkungen haben und Auslöser von sogenannten Flash-Crashs sein.
Algo Trading für Privatanleger
Wer einen Trading-Algorithmus programmieren und in der Praxis verwenden möchte, benötigt:
- ein regelbasiertes Handelssystem,
- einen Code zur automatisierten Umsetzung des Systems sowie
- die erforderliche Hardware, um den Code mit Brokern zu verbinden und auf Grundlage von Echtzeitdaten laufen zu lassen.
Ein Algo Trader benötigt Grundwissen in finanzmathematischer Modellierung, statistischer Auswertung, Programmierfähigkeiten zur Entwicklung des Codes und technologisches Verständnis für die sichere Implementierung des Algorithmus im Echtzeit-Handel.
2. Mit einem automatisierten Handelssystem zum Algo Trading
In der Öffentlichkeit wird wenig darüber gesprochen, da nur ein geringer Teil der Privatanleger weiß, wie man mit Algo Trading Geld verdienen kann.
Welche weiteren Voraussetzungen du benötigst und wie das algorithmische Trading in der Praxis funktioniert, klären wir in diesem Abschnitt.
Voraussetzungen für ein algorithmisches Tradingsystem prüfen
In der Regel werden beim Algo Trading eine Reihe von Parametern aus der technischen Analyse und der Fundamentalanalyse ausgewertet.
Dabei solltest du dich jedoch im Vorfeld bereits auf bestimmte Faktoren konzentrieren, um bei den statistischen Auswertungen nicht den Überblick zu verlieren. Eine Orientierung findest du im Abschnitt 3 zu den algorithmischen Trading-Strategien.
Basierend auf deinen Präferenzen kannst du etwa die Zusammenhänge und Ursachen des Momentums bei Aktien untersuchen. Oder du konzentrierst dich auf die Hintergründe und anschließende Reaktion von Kursen nach der Entstehung von Kurslücken, also Gap-Ups oder Gap-Downs.
Um die Auswertung schnell und genau auszuführen, sind grundlegende Programmierkenntnisse erforderlich. Hierbei kannst du beispielsweise Python, MATLAB oder R verwenden.
Schritt 1: Algo-Trading-Strategie finden
Häufig liegt der Schritt von einem allgemeinen bekannten Trading-Ansatz hin zu einer profitablen Trading-Strategie in der quantitativen Optimierung von Parametern.
Du wirst feststellen, dass genau diese Informationen wenig bis gar nicht veröffentlicht werden. Genau diese Optimierung sollte also dein Ziel als Algo-Trader sein.
- Charts für Aktien, ETF, Krypto u. v. m.
- Umfangreiche Analyse-Tools
- Mobile App für Android & iOS

Nachdem du dich auf eine Tradingidee festgelegt hast, musst du entscheiden, welche Daten und Informationen du berücksichtigen möchtest. Um die statistischen Zusammenhänge auswerten zu können, musst du diese Daten zusammentragen und anschließend über Korrelation, Tests oder ähnliche Verfahren mit deinen aufgestellten Hypothesen zur Tradingidee vergleichen.
Vereinfache dein Modell und verwerfe alle Daten ohne signifikante Korrelation und überlege, wie du dein Modell möglichst vereinfachen kannst.
Schritt 2: Backtesting der algorithmischen Trading-Strategie
Sobald du dein Trading-Modell entwickelt hast, solltest du ausreichend Zeit für das Backtesting einplanen. Das Ziel sollte es sein, dein quantitatives Modell zu überprüfen und zu belegen, dass deine Strategie eine positive Rendite erwirtschaftet.
Bedenke jedoch, dass das Backtesting keine Garantie für zukünftige Erfolge liefern kann.
Um ein Backtesting durchzuführen, benötigst du eine Menge historischer Daten. Hierbei kannst du auf Datenanbieter für bestimmte Anlageklassen und Wirtschaftsdaten zugreifen. Eine kleine Übersicht von Datenbeispielen und Anbietern ist nachfolgend dargestellt.
Datenbeispiel | Datenquelle |
---|---|
Historische Kursdaten | Yahoo! Finance |
Historische Zinssätze der Fed (US-Notenbank) | FRED Economic Data |
Put Call Ratio | Chicago Board Options Exchange (CBOE) |
Historische Arbeitslosenzahlen in Deutschland | Statistisches Bundesamt |
Wichtig bei der Auswahl der Daten ist es, auf die Verlässlichkeit und den logischen Zusammenhang zu deiner Trading-Idee zu achten. Dies erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit für zukünftige Erfolge.
Schritt 3: Management von Risiko und Portfolio
Wenn das Backtesting zufriedenstellend gelaufen ist, solltest du dich im nächsten Schritt mit dem Risikomanagement und der Einordnung der Strategie in dein Portfolio auseinandersetzen.
Neben dem klassischen Risikomanagement gehören jedoch auch das quantitative und das technologische Risiko zum Risikomanagement des algorithmic Trading. Dies bezieht sich auf folgende Szenarien:
- Verzerrung und Unzuverlässigkeit von historischen Daten
- Ausfall von Servern und Trading Algorithmen
Während das erste Risiko sich vor allem darauf bezieht, dass dir in den Schritten 1 und 2 Fehler bei der Aufstellung und dem Backtesting einer Algo-Trading-Strategie unterlaufen sind, zielt das zweite Risiko auf ein technisches Versagen der genutzten Infrastruktur ab.
Wenn du mit großen Beträgen handelst, die einen gewichtigen Teil deines Gesamtvermögens ausmachen, könnte eine Unterbrechung der Datenverbindung zum falschen Zeitpunkt ein gewaltiges Problem darstellen.
Aber auch das Szenario, dass dein Broker aufgrund technischer Probleme vorübergehend nicht erreichbar ist oder dein Trading Algorithmus eine Sicherheitslücke hat, kann zu hohen Verlusten führen, wenn du dich nicht im Voraus mit möglichen Absicherungsmöglichkeiten beschäftigst.
3. Praxis im Algorithmic-Trading: Strategien, Software und Erfahrungen
In diesem Abschnitt gehen wir auf eine Themenauswahl ein, die für die Umsetzung des Algo-Tradings in der Praxis wichtig sind.
Algorithmus Trading Strategien finden
Nachfolgend findest du eine Übersicht beliebter Ansätze für Strategien im Algo Trading.
Automatisierte Handelsstrategie nach Momentum
Der Grundgedanke des Momentum-Tradings besteht darin, Vorhersagen über künftige Werte auf der Grundlage zuvor beobachteter Kursbewegungen und Trends zu prognostizieren. Steigt der Kurs eines Wertpapiers, so sieht die Momentum-Trading-Strategie vor, dass das Wertpapier gekauft wird, um den steigenden Kurs weiter nach oben zu treiben – kann aber auch für Short Selling verwendet werden. Das Momentum Trading eignet sich besonders für kurze Haltedauern.
Trendfolge Trading
Die Trendfolge ist in gewissen Aspekten dem Momentum Trading sehr ähnlich. Auch beim Trendfolge-Trading werden Gewinne durch die Erwartung erzielt, dass sich die künftige Kursbewegung in die gleiche Richtung wie die historische Kursbewegung entwickelt. Hierfür werden Handelssignale wie Breakouts (Ausbrüche) aus einer Handelsspanne, Divergenzen im Handelsvolumen und andere Indikatoren wie gleitende Durchschnitte genutzt.
- Hervorragende Lernplattform
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Arbitrage-Trading
Beim Arbitrage-Trading kaufst und verkaufst du als Trader gleichzeitig denselben Vermögenswert auf verschiedenen Märkten. Das Arbitrage-Trading ist ein Bereich des sogenannten High Frequency Trading (HFT). Ziel ist dabei, Preisunterschiede auszunutzen und von kleinsten Differenzen in den notierten Preisen eines Vermögenswerts zu profitieren. Mit einem Arbitrage-Trading-Algorithmus kannst du verschiedene Finanzmärkte automatisch überwachen und Transaktionskosten reduzieren.
Risk On/Off
Eine Risk On/ Off Strategie lässt sich ebenfalls über Trading-Algorithmen abbilden. Die Idee dabei ist, dass du deine Risikotoleranz als Trader beispielsweise von makroökonomischen und globalen Wirtschaftsmustern abhängig machst. So entscheidet der Algorithmus zwischen risikoreichen Anlagen (z. B. Aktien oder Kryptowährungen) und risikoärmeren Anlageklassen (z. B. Anleihen oder FIAT-Währungen). Ein Risk On/ Off Algorithmus ist in der Regel jedoch deutlich komplexer zu programmieren als ein Momentum oder Trendfolge-Algorithmus.
Algo Trading Software
Nachdem wir nun eine Auswahl an häufig genutzten Trading-Ansätzen für Algorithmen kennengelernt haben, möchten wir dir in diesem Abschnitt eine kleine Auswahl an Algo Trading Software vorstellen.
Algo Trading Software | Kurzbeschreibung |
---|---|
Interactive Brokers | Riesige Trading Plattform mit Algo Strategien, algorithmischen Ordertypen und einer Vielzahl möglicher Schnittstellen |
NinjaTrader | Nutzerfreundliche Lösung zur Erstellung von Trading Algos, Backtesting von Strategien und Integration in Broker (beispielsweise Interactive Brokers) |
Coinrule | Algo Trading Plattform für den Kryptomarkt mit einfachen Lösungen und Anbindung an Kryptobörsen |
Interactive Brokers ist eine der populärsten Trading-Plattformen. Sie ermöglicht das Echtzeit-Trading auf rund 150 Märkten. Zusätzlich kannst du auch Trading Strategien simulieren und die Profitabilität testen.
Mit Interactive Brokers kannst du aber auch algorithmisches Trading mit erschwinglichen Preisen realisieren. Die Plattform bietet gleich mehrere Algo Strategien, wie z. B. Adaptive Algo, Close Price, Accumulate/ Distribute Algo und andere. Zusätzlich können algorithmische Ordertypen von Drittanbietern verwendet werden.
In Deutschland kannst du die Plattformen von Estably oder Lynx verwenden, da diese auf der IT von Interactive Brokers basieren.
Mit NinjaTrader kannst du ebenfalls automatisierte Handelssysteme erstellen. Dabei setzt die Software auf eine Kombination aus benutzerfreundlichen Low-Code und No-Code Lösungen. Je nach Kenntnissen kannst du aber auch in den Algo Code eingreifen und individuelle Anpassungen vornehmen. Die NinjaTrader Plattform kann zusätzlich auch für Charting, Marktanalysen und Live Trading genutzt werden. Um auf Premium-Funktionen, wie z. B. den automatisierten Handel und das Backtesting, zugreifen zu können, musst du jedoch die Software kaufen.
Coinrule ist eine Lösung für das Erstellen von Trading-Bots und automatisierten Handelssystemen auf dem Kryptomarkt. Die Plattform legt hohen Wert auf Einfachheit, sodass du diese auch als Trading-Anfänger anwenden kannst. Die Plattform ist direkt mit populären Kryptowährungsbörsen wie Binance, Kraken und Coinbase verbunden.
Bei der Erstellung von Krypto Trading Algos kannst du über 150 Regeln verwenden, um deine eigene Strategie zu erstellen.

Erste Erfahrungen mit Algo-Trading
Wenn du selbst Erfahrungen im Algo Trading sammeln möchtest, kannst du mit den oben gezeigten Strategien und Software Tools einen Einstieg wagen. Als Trading Anfänger im Algo Trading kannst du eine steile Lernkurve erwarten, musst jedoch auch einiges an Zeit und Fleiß in das Lernen über finanzmathematische Modellierung, Programmieren von Trading Strategien und die statistische Auswertung (Backtesting) stecken.
4. Algorithmus-Trading: Vorteile und Nachteile im Überblick
In diesem Abschnitt vergleichen wir nun eine Auswahl an Vorteilen und Nachteilen des algorithmischen Tradings.
Vorteile von Trading Algorithmen
Regelbasierte Ausführung von Strategien ohne Emotionen
Hohe Effizienz und Geschwindigkeit bei der Ausführung
Auch zum Backtesting von Trading Strategien geeignet
Bereitstellung von Liquidität und Reduzierung von Spreads
Beim Backtesting wird eine Trading-Strategie anhand historischer Daten getestet. Mithilfe von Algorithmen für das Backtesting siehst du als Trader, wie die Strategie in der Vergangenheit abgeschnitten hätte.
Von institutionellen Anlegern wird der algorithmische Handel genutzt, um Arbitrage-Chancen zu nutzen und in der Folge Transaktionskosten für andere Marktteilnehmer zu senken. Durch die unzähligen Trading-Bots wird Liquidität in den Markt gebracht, da fast immer ein Käufer oder Verkäufer als Handelspartner bereitsteht.
Nachteile von Trading Algorithmen
Unreflektierte Ausführung von Regeln ohne Berücksichtigung des Umfelds
Gefahr von Flash-Crashs und Liquiditätsengpässen
Kenntnissen in Programmierung und Ökonometrie erforderlich
Hohes Verlustrisiko bei Sicherheitslücken oder Programmierfehlern
In der Vergangenheit wurden mehrere Flash-Crashs durch gleichlaufende Algorithmen initiiert, beispielsweise im Jahr 2010 oder auch im Corona-Crash 2020, als der Markt nicht genügend Liquidität zum Auffangen der Kursrücksetzer hatte.
Ein weiterer Nachteil des algorithmischen Handels besteht darin, dass Trader ein hohes Maß an Wissen in unterschiedlichen Disziplinen benötigen.
Während in einem Finanzinstitut Experten aus unterschiedlichen Fachbereichen ihr Wissen bündeln können, musst du als Privatanleger alle Disziplinen beherrschen, um einen profitablen Trading-Bot zu programmieren.
5. Fazit: Lohnt sich der algorithmische Handel für Privatanleger?
Das algorithmische Trading kombiniert regelbasierte und quantifizierbare Trading-Strategien mit programmierten Codes, die das Handelssystem automatisieren. Dabei können unterschiedliche Strategien auf verschiedenen Zeitebenen verknüpft werden, um das Gesamtportfolio zu optimieren und die Volatilität zu reduzieren.
Dank des technologischen Fortschritts wird algorithmisches Trading auch bei Privatanlegern immer beliebter. Verschiedene Algo-Trading-Softwares und Plattformen bieten Lösungen, mit denen Trader – unabhängig von ihren Vorkenntnissen – eigene Trading-Bots programmieren und im Wertpapierhandel einsetzen können.
6. Häufige Fragen zum Algo-Trading
Unsere Inhalte spiegeln nur die Meinungen und Erwartungen der Autoren wider und stellen somit keine Empfehlung zum Kaufen, Halten oder Verkaufen der genannten Wertpapiere dar.
Als Anleger*in trägst Du die volle Verantwortung für Deine Investitionsentscheidungen.
Die Autoren können in einige der beschriebenen Assets investiert sein und somit ein Interesse an deren Kursentwicklung haben.
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