Zum zweiten Mal in Folge waren der Hochfrequenzhandel und die Möglichkeiten von „Data Science“ Gegenstand des 11. Hachenburger Dialogs, der am 26. April stattfand. Ende März hatte Sebastian Neusüß bereits Einblicke in die Welt des Hochfrequenzhandels aus Sicht eines Händlers gegeben. Nun diskutierte Rafael Zajonz aus dem Zentralbereich Märkte der Bundesbank in seinem Vortrag „High-Frequency Trading: Hochfrequenzhandel als Gegenstand der Data Science. Erkenntnisse eines Kapitalmarktanalysten der Deutschen Bundesbank“ verschiedene Facetten des Themas aus der Sicht einer Zentralbank.

Vorteile und mögliche Gefahren des Hochfrequenzhandels

Neben positiven Wirkungen für die Funktionsfähigkeit von Märkten (Erhöhung der Liquidität, sinkende Transaktionskosten, Informationseffizienz) lassen sich auch negative Folgen und potenzielle Gefahren ausmachen. Außer eher grundsätzlichen Erwägungen (Verlust der Verbindung zu fundamentalen Faktoren; Konzentration und Zentralisierung) sind dies unter anderem die Gefahren, dass technologiebedingte Pannen die Finanzstabilität gefährden und durch einen Handel außerhalb menschlicher Reaktionszeiten systemischer Instabilitäten wahrscheinlicher werden. Auch wird die Frage diskutiert, ob durch Hochfrequenzhandel Marktmanipulationen möglich oder schwerer zu entdecken sind.

In seinem Vortrag stellte Zajonz konkrete HFT-Strategien vor und bewertete sie mit Blick auf ihre Auswirkungen. Dabei machte er deutlich, dass eine Bewertung vielschichtig und ein pauschales Urteil kaum zu rechtfertigen sei. Letztlich komme man nicht umhin, in empirischen Untersuchungen – eben mittels Data Science – die Entwicklungen auf Märkten und Aktivitäten von Marktakteuren zu beobachten und zu analysieren, beispielsweise um mögliche marktschädigende bzw. verbotene HFT-Praktiken zu identifizieren. Allerdings würden dabei – so eine weitere wesentliche Erkenntnis – vielfältige Schwierigkeiten auftreten, zum Beispiel mit Blick auf die Datenverfügbarkeit und -qualität.

Als wesentliche Instrumente präsentierte Zajons Werkzeuge aus dem Bereich „Advanced Analytics“ (maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz), die einen tieferen Einblick in Marktprozesse und -aktivitäten erlauben. Erst entsprechende Analysen liefern tiefere Erkenntnisse – nicht zuletzt auch für eine Debatte über eine mögliche Regulierung in diesem Umfeld.

Rege Teilnahme und intensive Diskussion

Insgesamt nahmen über 40 Studierende und Gäste an der Veranstaltung teil, die von Matthias Goeken, Professor an der Hochschule der Deutschen Bundesbank, moderiert wurde. Der spannende Vortrag und die intensive Diskussion im Anschluss sorgten dafür, dass der Zeitrahmen von 1,5 Stunden wieder einmal nicht einzuhalten war.