{"id":52108,"date":"2026-03-23T08:53:35","date_gmt":"2026-03-23T08:53:35","guid":{"rendered":"http:\/\/shop.verlag.uni-potsdam.de\/produkt\/algorithmic-trading\/"},"modified":"2026-03-23T11:54:35","modified_gmt":"2026-03-23T10:54:35","slug":"algorithmic-trading","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/shop.verlag.uni-potsdam.de\/en\/shop\/algorithmic-trading\/","title":{"rendered":"Algorithmic Trading"},"content":{"rendered":"

Sorry, this entry is only available in Deutsch<\/a>.<\/p>

Die Elektronisierung der Finanzm\u00e4rkte ist in den letzten Jahren weit vorangeschritten. Praktisch jede B\u00f6rse verf\u00fcgt \u00fcber ein elektronisches Handelssystem. In diesem Kontext beschreibt der Begriff Algorithmic Trading ein Ph\u00e4nomen, bei dem Computerprogramme den Menschen im Wertpapierhandel ersetzen. Sie helfen dabei Investmententscheidungen zu treffen oder Transaktionen durchzuf\u00fchren. Algorithmic Trading selbst ist dabei nur eine unter vielen Innovationen, welche die Entwicklung des B\u00f6rsenhandels gepr\u00e4gt haben. Hier sind z.B. die Erfindung der Telegraphie, des Telefons, des FAX oder der elektronische Wertpapierabwicklung zu nennen. Die Frage ist heute nicht mehr, ob Computerprogramme im B\u00f6rsenhandel eingesetzt werden. Sondern die Frage ist, wo die Grenze zwischen vollautomatischem B\u00f6rsenhandel (durch Computer) und manuellem B\u00f6rsenhandel (von Menschen) verl\u00e4uft. Bei der Erforschung von Algorithmic Trading wird die Wissenschaft mit dem Problem konfrontiert, dass keinerlei Informationen \u00fcber diese Computerprogramme zug\u00e4nglich sind. Die Idee dieser Dissertation bestand darin, dieses Problem zu umgehen und Informationen \u00fcber Algorithmic Trading indirekt aus der Analyse von (Fonds-)Renditen zu extrahieren. Johannes Gomolka untersucht daher die Forschungsfrage, ob sich Aussagen \u00fcber computergesteuerten Wertpapierhandel (kurz: Algorithmic Trading) aus der Analyse von (Fonds-)Renditen ziehen lassen. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage formuliert der Autor eine neue Definition von Algorithmic Trading und unterscheidet mit Buy-Side und Sell-Side Algorithmic Trading zwei grundlegende Funktionen der Computerprogramme (die Entscheidungs- und die Transaktionsunterst\u00fctzung). F\u00fcr seine empirische Untersuchung greift Gomolka auf das Multifaktorenmodell zur Style-Analyse von Fung und Hsieh (1997) zur\u00fcck. Mit Hilfe dieses Modells ist es m\u00f6glich, die Zeitreihen von Fondsrenditen in interpretierbare Grundbestandteile zu zerlegen und den einzelnen Regressionsfaktoren eine inhaltliche Bedeutung zuzuordnen. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass man mit Hilfe der Style-Analyse Aussagen \u00fcber Algorithmic Trading aus der Analyse von (Fonds-)Renditen machen kann. Die Aussagen sind jedoch keiner technischen Natur, sondern auf die Analyse von Handelsstrategien (Investment-Styles) begrenzt.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Die Elektronisierung der Finanzm\u00e4rkte ist in den letzten Jahren weit vorangeschritten. Praktisch jede B\u00f6rse verf\u00fcgt \u00fcber ein elektronisches Handelssystem. In diesem Kontext beschreibt der Begriff Algorithmic Trading ein Ph\u00e4nomen, bei dem Computerprogramme den Menschen im Wertpapierhandel ersetzen. Sie helfen dabei Investmententscheidungen zu treffen oder Transaktionen durchzuf\u00fchren. Algorithmic Trading selbst ist dabei nur eine unter vielen Innovationen, welche die Entwicklung des B\u00f6rsenhandels gepr\u00e4gt haben. Hier sind z.B. die Erfindung der Telegraphie, des Telefons, des FAX oder der elektronische Wertpapierabwicklung zu nennen. Die Frage ist heute nicht mehr, ob Computerprogramme im B\u00f6rsenhandel eingesetzt werden. Sondern die Frage ist, wo die Grenze zwischen vollautomatischem B\u00f6rsenhandel (durch Computer) und manuellem B\u00f6rsenhandel (von Menschen) verl\u00e4uft. 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