Der Flash-Crash 2010. Eine Analyse des Hochfrequenzhandels und Implikationen zur Regulierung


Bachelorarbeit, 2015

55 Seiten


Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Wertpapierhandel
2.1. Die Börse und ihr volkswirtschaftlicher Nutzen
2.2. Entwicklung der Automatisierung

3. Hochfrequenzhandel
3.1 Definitionen
3.2. Funktionsweise
3.3. Entwicklung

4. Analyse der Vorteilhaftigkeit des Hochfrequenzhandels
4.1. Chancen
4.1.1. Liquidität
4.1.2. Bid-Ask-Spread / Preiseffizienz
4.1.3. weitere Chancen
4.2. Risiken
4.2.1. allgemeine Risiken
4.2.2. systematische Risiken
4.2.3. operationelle Risiken

5. Regulierungen
5.1. Europäische Ebene
5.1.1. Artikel
5.1.2. Artikel 48 und
5.2. Bundesebene
5.3. Vergleich beider Regularien

6.Fazit

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Aktienbestand und Aktienhandel

Abbildung 3: Durchschnittliche Haltezeit einer Aktie an der NYSE

Abbildung 5: Anteil des Hochfrequenzhandels am gesamten Handelsvolumen

Abbildung 7: U. Markt am 6.Mai

Tabelle 1: Zusammenfassung verschiedener Studienergebnisse bezüglich Liquidität, Volatilität und Preisfindung

Anhang

Abbildung 2: Zahl der direkten Aktionäre in Deutschland von 1996 bis

Abbildung 4: Durchschnittliche Haltezeit an großen Börsen

Abbildung 6: FDAX am 25.August

Abbildung 8: Hochfrequenzhandel beim Flash Crash 2010 3 Abbildung 9: Apple Inc. Mini-Flash-Crash

Tabelle 2: erweiterte Zusammenfassung verschiedener Studienergebnisse

Tabelle 3: Vergleich aller europäischen und bundesweiten Regularien mit ihrem Zweck

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

„Immer-Gewinner auf Speed“1, „Cyberkrieg“2 oder „Geldmaschine für die Turbo-Zocker“3

So oder so ähnlich wird der Hochfrequenzhandel in dem Großteil der Medien immer wieder beschrieben. Es ist die Rede davon, dass Hochfrequenzhändler ausschließlich profitieren, während Privatanleger aufgrund der unfairen Handelsbedingungen und der Entkopplung des realwirtschaftlichen Fundaments ausschließlich benachteiligt werden. Aufgrund der durch den Hochfrequenzhandel erzeugten starken Schwankungen und Intransparenzen auf dem Markt ziehen sich die Privatanleger zurück und meiden so die Risiken.

Vor allem durch den Flash-Crash 2010 rückte der Hochfrequenzhandel in das Blickfeld der Massenmedien, als ohne sofort erkennbaren Grund der Dow Jones Industrial Average innerhalb kürzester Zeit knapp 1000 Punkte verlor. Oft wurde hier beschrieben, dass es sich beim Hochfrequenzhandel um ein stark risikoreiches Instrument handle, das kaum zu kontrollieren sei.

In dieser Arbeit soll beleuchtet werden, ob das negative Bild der Medien tatsächlich der Wahrheit entspricht, ob eine realitätsnahe Darstellung gegeben ist und welche Regulierungen dahingehend bereits getroffen wurden.

Im Folgenden wird zuerst im Allgemeinen auf den Wertpapierhandel an der Börse und ihrem volkswirtschaftlichen Nutzen sowie der fortschreitenden Automatisierung eingegangen, die in den Hochfrequenzhandel resultiert. Dieser wird definiert, die Entwicklung und Funktionsweise beschrieben, um dann die Chancen und Risiken, die mit dem Hochfrequenzhandel einhergehen, genauer aufzudecken. Bezüglich jener wird anschließend auf die entsprechenden Regulierungen, die auf europäischer Ebene in Form des MiFID, MiFID II/ MiFIR und auf Bundesebene in Form des Gesetzes zur Vermeidung von Gefahren und Missbräuchen im Hochfrequenzhandel, eingegangen, die die Vorteile des Hochfrequenzhandels möglichst aufrechterhalten, wobei gleichzeitig alle Risiken minimiert werden sollen.

2. Wertpapierhandel

2.1. Die Börse und ihr volkswirtschaftlicher Nutzen

Die Börse ist ein „ökonomischer Ort, an dem fungible, abwesende Güter gehandelt werden.“4 Sie unterteilt sich nach §2 BörsG in Warenbörsen und Wertpapierbörsen, an denen keine materiellen Güter gehandelt werden, sondern ausschließlich Wertpapiere und sich die darauf beziehenden Derivate.5 6

Auf dem Kapitalmarkt kann zwischen Primär- und Sekundärmarkt unterteilt werde, wobei der Primärmarkt sich auf das erstmalige Emittieren eines Wertpapiers7 und der Sekundärmarkt sich auf den Handel von bereits emittierten Wertpapieren bezieht.8 Daraus resultieren verschiedene Funktionen des Sekundärmarktes. Vor allem soll er für Liquidität, Preisbildung und Transparenz sorgen, um die Handelbarkeit zu garantieren.9

Die Börse führt somit auf einer regulierten Plattform Kapitalgeber und Kapitalnehmer zusammen, wodurch sich für beide Parteien die Transaktionskosten senken, die Transparenz steigt und die Fristentransformation möglich wird. Sie stiftet somit einen großen volkswirtschaftlichen Nutzen für Unternehmen, private Haushalte und den Staat. 10

2.2. Entwicklung und Automatisierung des Wertpapierhandels

Der Aktienbestand und -handel ist seit 1980 signifikant gestiegen. Trotz des nur kaum steigenden Handels, zwischen 2010 bis 2013 als Folge der Finanzmarktkrise nach dem Einbruch 2008, ist ab 2013 wieder ein Aufwärtstrend ersichtlich (siehe Abbildung 1 und 2). Auffällig ist jedoch, dass die Umlaufgeschwindigkeit der Aktien stark angestiegen ist. Aus einem Artikel der Zeit11 geht hervor, dass während eine Aktie 1980 in Deutschland durchschnittlich 10 Jahre gehalten wurde, es 2009 nur noch sechs Monate waren. In den USA sei der Durchschnitt der im S&P-Index gehandelten Wertpapiere etwa 5 Tage und der Handel in New York habe nur noch eine durchschnittliche Haltedauer von 22 Sekunden und bei Devisen 30 Sekunden.

Die Entwicklung von lang- fristigen Anlagen hin zu kurz- fristigen wird zusätzlich durch die Statistiken der Society

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Aktienbestand und -handel

Abbildung 3 zeigt die durchschnittliche Haltedauer einer Aktie an der New York Stock Exchange, wobei deutlich wird, dass nach einer niedrigen Haltedauer von 1920-1930 ein starker Anstieg von ein bis zwei Jahren auf 10 Jahre Haltedauer erfolgte. Diese nahm vor

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4 erweitert dies um andere große Börsenplätze, wie die Deutsche Börse, Euronext, Börse Tokyo, TSX, Shanghai SE und Borsa Italia.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: durchschnittliche Haltezeit einer Aktie an der NYSE

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Allen gleich zeigt sich eine Tendenz, Aktien immer kürzer zu halten.

Verantwortlich für die enorme Beschleunigung des Börsengeschäfts ist vor allem die Vollautomatisierung, bei denen Computersysteme Teilaufgaben der Makler übernehmen. 12 Diese Art des automatisierten Handels wird auch als Algorithmic Trading bezeichnet, worunter auch der Hochfrequenzhandel (High Frequency Trading, HFT) fällt.13

3. Der Hochfrequenzhandel

3.1. Definition des Hochfrequenzhandels

Der Hochfrequenzhandel wird im Diskurs von den diskutierenden Parteien nicht einheitlich definiert, was wahrscheinlich darauf zurückzuführen ist, dass die Fragestellung, ob HFT gesamtwirtschaftlich positiv oder negativ ist, von verschiedenen Fachgebieten und daraus resultierenden verschiedenen Schwerpunkten diskutiert wird. Dies kann problematisch beim Vergleich verschiedener Studien sein.

Der folgende Abschnitt führt einige Definitionen auf, um mögliche Schnittstellen herauszuarbeiten und daraus ein Gesamtbild zu identifizieren.

Die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungen (BaFin) definiert den Hochfrequenzhandel als Teil des algorithmischen Handels, der sich durch eine hohe Anzahl von Auftragseingaben, -änderungen oder -löschungen innerhalb von Mikrosekunden auszeichnet.14

Die Deutsche Börse AG definiert den HFT als eine „Handelstechnik, bei der Wertpapiertransaktionen zunehmend von eigenständig handelnden, extrem schnellen Hochleistungscomputer ausgeführt werden.“15

Jarnecic und Snape definieren HFT in ihrem Conference Paper als „use of high-speed computer algorithms to automatically generate and execute trading decisions for the specific purpose of making return on proprietary capital“.16

Die Richtlinie des MiFID II definiert den Hochfrequenzhandel als Teil des algorithmischen Handels: Der Handel mit Finanzinstrumenten, bei dem ein Computeralgorithmus automatisch individuelle Parameter der Order bestimmt, hinsichtlich der Initiierung einer Order, der Zeit, dem Preis, der Menge oder wie nach der Submission mit Order umzugehen ist und dies mit nur limitierter oder gar keiner menschlichen Intervention. 17

Zusammenfassend lässt sich Hochfrequenzhandel als Form des automatischen Handels definieren, bei dem durch Algorithmen eigenständig handelnde Computer, unterstützt durch Hochgeschwindigkeitsverbindungen, innerhalb von Nanosekunden eine hohe Zahl von Auftragseingaben, -änderungen oder -löschungen ausführen.

Der kompetitive Vorteil hat sich hierbei von den Händlern mit überlegenen Fähigkeiten den wahren Vermögenswert zu bestimmen auf diejenigen verschoben, die schneller sind.18

3.2. Funktionsweise des Hochfrequenzhandels

Informationslieferanten bieten den analysierenden Plattformen Daten, die meist über Glasfaserkabel weitergeleitet werden, um den ultraschnellen Handel zu ermöglichen. Diese Daten werden dann von Plattformen mit einprogrammierten Algorithmen analysiert und bei passenden Konditionen die gewünschte Aktion selbstständig getätigt. Dabei kann es sich sowohl um Platzierung, Stornierung oder dessen Abfolge handeln. Letztlich wird der Auftrag von dem Handelsplatz bestätigt.

Der Hochfrequenzhandel ist ein Überbegriff für verschiedene Strategien. Diese Strategien lassen sich grundsätzlich in vier Kategorien unterteilen, die im Folgenden nur genannt und nicht weiter erläutert werden: Es gibt das Statistical Arbitrage, das Directional Event-Based Trading, das Automated Market Making und die Liquidity Detection. 19

3.3. Entwicklung des Hochfrequenzhandels

Der Anteil des Hochfrequenzhandels hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Abbildung 5 zeigt den deutlichen Zuwachs des Anteils des Hochfrequenzhandels am gesamten Handelsvolumen.

Während er 2005 in Europa bei circa zwei Prozent lag, macht er 2011 circa 40 Prozent aus. Ähnlich ist diese Entwicklung auf dem US-amerikanischen Markt, auf dem der Anteil 2005 bei circa 21 Prozent lag und trotz eines leichten Rückgangs 2010, 2011 rund 70 Prozent des Handelsvolumen ausmacht.20 21

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5: Anteil des Hochfrequenzhandels am gesamten Handelsvolumen

Aufgrund des zunehmenden Handelsanteils ist der Hochfrequenzhandel von steigender Bedeutung. Deshalb wird im nächsten Abschnitt auf die Chancen und Risiken eingegangen, die jener mit sich bringt. Zu beachten ist jedoch hierbei, dass die Chancen und Risiken abhängig von der angewandten Strategie des HFT variieren.22

4. Analyse der Vorteilhaftigkeit des Hochfrequenzhandels

4.1. Chancen

Trotz des negativen Images in der Öffentlichkeit hat der Hochfrequenzhandel auch laut der Fachliteratur viele Vorteile.

Dies zeigt deutlich die folgende Tabelle 1 , in der die Ergebnisse verschiedener Autoren in Hinsicht auf Liquidität, Volatilität und Preisfindung zusammengefasst worden sind. Eine

Erweiterung der Tabelle ist im Anhang zu finden. Diese Tabelle 223 unterstützt die positiven Auswirkungen des Hochfrequenzhandels auf den Markt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Zusammenfassung verschiedener Studienergebnisse bezüglich Liquidität, Volatilität & Preisfindung

4.1.1. Liquidität

Der wohl am meisten propagierte Vorteil des HFT ist das Schaffen von Liquidität. Dieser positive Effekt wird basierend auf traditioneller Liquiditätsmessung von den meisten Autoren bestätigt (siehe Tabelle 1 und 2). Er sorgt so dafür, dass die einzelnen Marktteilnehmern einfacher Handelspartner für Abschlüsse zu günstigen Konditionen finden. 24 Fehlende Liquidität bedeutet in einer schnellen und vernetzten Finanzwelt große Probleme. 25

Oft wird hier jedoch von einer „Scheinliquidität“ gesprochen, die in Stresssituationen am Markt verschwindet oder nicht mehr zur Verfügung steht. Hier liegt der Fokus vor allem auf den Fleeting Orders der NASDAQ, die den Großteil der Orders ausmachen26 27 limitierte Aufträge, die innerhalb von Sekunden storniert werden.28

Zu beachten ist hierbei, dass die Dauer der Liquiditätsbereitstellung oft nur sehr kurz ist.

Mit den Auswirkungen des Hochfrequenzhandels auf die Liquidität haben sich unter anderem Riordan, R. und Storkenmaier, A. beschäftigt.29

Sie nutzten die einmalige Gelegenheit des Xetra-Updates vom 23. April 2007. Der einzige Grund dieses neuen Releases war die Senkung der Latenzzeit von durchschnittlich 50 ms zu durchschnittlich 10 ms. Die Latenzzeit definierten sie als „die Zeit, die es braucht bis ein Investor seine Order einreicht und Rückmeldungen bezüglich der Ausführung bekommt.“ Der Vorteil dieses Updates war, dass keine weiteren Marktmodelländerungen, keine neuen Ausführungmechanismen und keine neuen Ordertypen implementiert werden sollten und daher der singuläre Einfluss der Latenzzeit gemessen werden konnte.

Das wichtigste Update war das System des Trade-Matching-Algorithmus, bei dem eingehende Order miteinander abgeglichen werden und jetzt die Orders in einem virtuellen Arbeitsspeicher gespeichert und nicht wie vorher alle eingehenden Orders einzeln auf einer Festplatte gespeichert wurden, bevor sie zusammengepasst und berichtet worden. Dies spart Zeit und Geld.

Ein weiteres wichtiges Update war die Erhöhung der Netzwerkbandbreite zusammen mit einem internen Netzwerkupgrade. Riordan und Storkenmaier setzten eine Beobachtungperiode von 80 Tagen an; 40 Tage vor und 40 Tage nach dem 23. April 2007.30 Für eine möglichst optimale Repräsentierung wurde als Stichprobe der HDAX31 genommen, der um alle Aktien unter 1 € und über 500€ bereinigt wurde; außerdem mussten sie kontinuierlich mit mindestens zehn Trades pro Tag gehandelt werde. Daraus ergab sich eine bereinigte Stichprobe von 98 Aktien. Zusätzlich wurden alle Daten, die außerhalb der Datenspanne von 09.05 bis 17.25 Uhr lagen, ausgeschlossen.

Alle Tick-by-Tick Beobachtungen wurden für die Regressionsanalyse zu einer täglichen Frequenz aggregiert, um die Intratagesdynamik zu erfassen.32

Um die Liquidität zu messen, wurden vier verschiedene Messwerte gewählt:

1. Der „Quoted Spread“ ist definiert als Halbspread bezüglich der Aktienpreise. (Quoted Spreadi,T = ((Aski,T Bidi,T )/Midi,T )/2. )

2. Der „Effektive Spread“ entspricht dem Spread, der bezahlt wird, wenn eine eingehende Marktoder gegen eine Limitorder aus dem Orderbuch handelt. Somit wird auch die versteckte

Liquidität und Markttiefe gemessen. (Effective Spreadi,t = Di,t33 i,t Midi,t)/Midi,t).* ((Price 3. Der „Realized Spread“ misst die Einnahmen der Liquiditätsanbieter unabhängig von den Kosten der adversen Selektion. (Realized Spreadi,t = Di,t * ((Pricei,t Midi,tT +x )/Midi,t)

4. Der „Price Impact“ ist die Differenz zwischen dem Effektiven Spread und dem Realized Spread und misst damit die adverse Selektion.

Riordan und Storkenmaier fanden heraus, dass der Quoted Spread geringer wurde und der Umsatz generell stieg. Dies bedeutet eine Verbesserung der Liquidität nach Einführung geringerer Latenzzeit.

Zudem war der effektive Spread durchschnittlich niedriger als der Quoted Spread und sank ebenfalls. Daraus lässt sich folgern, dass nach dem Update die Liquiditätsanbieter das Risiko der adversen Selektion besser managen können.

Der Realized Spread vervierfachte sich, was zu niedrigerem Wettbewerb zwischen den Liquiditätsanbietern und damit höheren Einnahmen der Anbieter führt. Dies wird durch

Einnahmenerhöhung um 24.000€ pro Aktien und Tag der Anbieter bestätigt. Die Liquiditätsnachfrager konnten bei ihren Ausführungen rund 4.600 € sparen.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass schnellere Systeme den größten Auftragsdurchlauf anziehen und Marktsysteme effizienter werden. Investoren können schon Gewinne bei kleineren Abweichungen erzielen und somit die Effizienz weiter steigern. Die erhöhte Liquidität entsteht durch die niedrigeren adversen Selektionskosten. Insgesamt erhöht sich daher die Liquidität bei geringerer Latenzzeit.

Grundsätzlich ist durch HFT eine Market-Making Strategie möglich. Sie bieten Liquidität, wenn sie teuer ist und fordern sie, wenn sie günstig ist. 34 Deshalb handelt es sich nicht ausschließlich um Scheinliquidität und schließt sich dem allgemein positiven Tenor der Fachliteratur an. Handeln die Hochfrequenzhändler als Market-Maker, können sie so positive Auswirkung auf die effektive Preisfindung haben.

Zu beachten ist jedoch hierbei, dass im Gegensatz zu regulären menschlichen Market-Makern, die auch bei sehr volatilen Kursbewegungen eine Verpflichtung haben im Markt zu bleiben, die HFT-Market Maker meistens nicht an solche Regularien gebunden sind. Dadurch kann der positive Effekt auf die Preisfindung sich hier umkehren.

Ist der Markt keiner hohen Volatilität ausgesetzt, verdrängen die HFT-Market-Maker häufig die regulären Market Maker und üben deren Funktion häufig besser aus, was ein Vorteil für alle Marktteilnehmer darstellt. Ziehen sich die HFT-Market-Maker jedoch in schwierigen, sehr volatilen Märkten zurück, ist der von den HFT generierte minimierte Bid-Ask-Spread und das erhöhte Handelsvolumen lediglich eine Scheinliquidität.35

Das Problem volatiler Märkte ist die Verunsicherung der Investoren, die bei häufigen Schwankungen das Vertrauen verlieren und nicht mehr investieren. Dies führt zu weniger effizienter Preisbildung und Kapitalmangel, was somit einen volkswirtschaftlichen Schaden bedeutet.

4.1.2. Bid-Ask-Spread / Preisqualität

Ein weiterer großer Vorteil, der von HFT-Händlern und Börsenbetreibern oft angeführt wird, ist die Reduzierung von Bid-Ask-Spreads, die auch als Kennzahl für Liquidität verwendet werden können.36

Der reduzierte Spread hat sowohl Auswirkungen auf die Gebühren der Broker, was die Transaktionskosten der Investoren beeinflusst,37 als auch auf die Preisqualität, wodurch wiederum die Unternehmen durch niedrige Finanzierungskosten profitieren.38 Mit dem empirisch belegten Einfluss von Hochfrequenzhandel auf den Bid-Ask-Spread haben sich Joel Hasbrouck und Gideon Saar 2013 beschäftigt39. In der später beschriebenen Studie fanden sie eine positive Korrelation zwischen einer verkürzten Latenzzeit und einem geringeren Spread beziehungsweise einer allgemeinen Marktverbesserung heraus. Diese Korrelation war sowohl in schwierigen als auch unproblematischen Marktsituationen wiederzufinden.

Eine Erhöhung der Preisqualität kann volatilitäshemmend wirken, was eine weitere Chance schafft. Den Einfluss des Hochfrequenzhandels auf die Preisfindung haben Jonathan Brogaard, Terrence Hendershott und Ryan Riordan empirisch erforscht. In ihrer Studie verglichen sie die Rollen von Hochfrequenzhändlern und nicht-Hochfrequenzhändlern (nHFT). Hochfrequenzhändler zeichnen sich nach ihrer Auffassung durch die Nutzung von Technologie, kurzen Haltezeiten und häufigem Handel aus und sind nicht wie traditionelle Händler an die Markt-Maker-Strategie gebunden beziehungsweise nicht genötigt sie zu verfolgen.

Sie verwendeten Daten auf Transaktionsebene aus dem NASDAQ. Diese inkludierten Informationen, ob die liquiditätsbeanspruchende oder die liquiditätsbietende Seite von jedem Trade von einem Hochfrequenzhändler ist, um diese dann zu selektieren. Die identifizierten Kaufs- und Verkaufsaktivitäten werden dann einzelnen HFTs zugeteilt und die Auswirkungen auf den Preisfindungsprozess untersucht.

[...]


1 http://www.spiegel.de/wirtschaft/unternehmen/boersenhaendler-immer-gewinner-auf-speed-a-780822.html

2 http://www.tagesanzeiger.ch/wirtschaft/Der-Hochfrequenzhandel-und-seine-dunklen-Seiten/story/22728927

3 http://walterfeil.de/2014/04/04/hochfrequenzhandel-geldmaschine-fuer-die-turbo-zocker/

4 Vgl. Bestmann, Börsen- und Finanzlexikon (2012), S.119 f.

5 Vgl. § 2 II BörsG

6 http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Definition/wertpapierboerse.html

7 Http://www.wirtschaftslexikon24.com/d/primärmarkt/primärmarkt.htm

8 http://boerse.ard.de/boersenwissen/boersenlexikon/sekundaermarkt-100.html

9 Vgl. Theissen, Organisationsformen des Wertpapierhandels (1998), S.6 f.

10 Vgl. Baden-Württembergische Wertpapierbörse, Funktionen (2010), S.2 ff.

11 http://www.zeit.de/2013/09/FDP-Finanztransaktionssteuer-Boerse/seite-2

12 Vgl. Bestmann, Börsen- und Finanzlexikon (2012), S.37

13 Vgl. Aldridge, High Frequency Trading (2009), Figure 1.9

14 http://www.bafin.de/DE/Aufsicht/BoersenMaerkte/Hochfrequenzhandel/high_frequency_trading_node.|

15 htmlhttps://deutsche-boerse.com/dbg/dispatch/de/kir/dbg_nav/about_us/15_Public_affairs/10_News/30_HFT

16 Vgl. Jarnecic und Snape, An analysis of trades by high frequency participants on the London Stock Exchange (2010)

17 Vgl. Art. 4 Abs. 1 Nr. 40 der Richtlinie (MiFID II)

18 http://www.ibf-frankfurt.de/Slides_Burghof_IBF_Symp_14May2014.pdf, S.3

19 Aldridge, Irene, High-Frequency Trading, Kapitel: What do High Frequency Traders Do?

20 https://deutsche-boerse.com/dbg/dispatch/de/kir/dbg_nav/about_us/15_Public_affairs/10_News/30_HFT

21 http://www.welt.de/finanzen/article108476140/Boersen-Panne-vernichtet-Millionen-in-Minuten.html

22 Übersetzung ins Deutsche, Vgl. http://www.ibf-frankfurt.de/Slides_Burghof_IBF_Symp_14May2014.pdf

23 https://secure.fia.org/ptg-downloads/HFTLiteratureReviewNov2012.pdf

24 http://www.spektrum.de/news/boersenhandel-in-lichtgeschwindigkeit/1331927

25 http://www.theeuropean.de/fabrizio-goria/5309-der-hochfrequenz-handel-und-seine-risiken

26 laut Schätzung der NASDAQ

27 http://www.fritz-thyssen-stiftung.de/foerderung/gefoerderte-vorhaben/projekt/pl/auswirkungen-und-risiken-des-h/p/293/?no_cache=1

28 Vgl. Zimmermann, Das Aktiendarlehen (2014), S. 56 http://ecgi.ssrn.com/delivery.php?

29 ID=610126066081064000109083016107127031027087059053021075022004075123068086002087088106062 0990211180240160450690880060770921171270160910880020161090030011231230131070310330791101081 21088127098113078072025105067065118068072091085119014106004124118086&EXT=pdf&TYPE=2

30 vom 22.02.2007 - 19.06.2007

31 eine Kombination aus DAX, MDAX und TecDAX

32 siehe Tabelle im Anhang

33 D steht für die Traderichtung; wird gekauft entspricht D = +1, wird verkauft ist D = -1

34 Vgl. Hendershott und Riordan, High Frequency Trading and Price Discovery (2013), S.2270

35 https://www.bundesbank.de/Readaktion/DE/Reden/2012/2012_07_04_nagel_hft_und_marktimplikationen.html

36 http://sml.zhaw.ch/fileadmin/user_upload/management/zbf/forschung/pdf/BF_Arbeitspapier_Nr. 1_Messung_der_Marktliquiditaet_2013_v08.pdf, S.19

37 http://www.spektrum.de/news/boersenhandel-in-lichtgeschwindigkeit/1331927

38 https://deutsche-boerse.com/dbg/dispatch/de/kir/dbg_nav/about_us/15_Public_affairs/10_News/30_HFT

39 http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1695460

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Details

Titel
Der Flash-Crash 2010. Eine Analyse des Hochfrequenzhandels und Implikationen zur Regulierung
Hochschule
Universität Hohenheim  (Bankwirtschaft und Finanzdienstleistung)
Autor
Jahr
2015
Seiten
55
Katalognummer
V309193
ISBN (eBook)
9783668119635
ISBN (Buch)
9783668119642
Dateigröße
1935 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
flash-crash, eine, analyse, hochfrequenzhandels, implikationen, regulierung
Arbeit zitieren
Ann-Kathrin Itzenga (Autor:in), 2015, Der Flash-Crash 2010. Eine Analyse des Hochfrequenzhandels und Implikationen zur Regulierung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/309193

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