Der CEO von Bookmap erklärt das Schlüsselfeature der Handelsplattform Bookmap

Nach Jahren der Erfahrung im Eigenhandel und insbesondere mit HFT-Algorithmen (Hochfrequenzhandel) war es für uns an der Zeit, uns einer neuen Herausforderung zu stellen. Im Jahr 2016 richteten wir den Fokus unseres Unternehmens auf die Entwicklung einer Orderbuch-Visualisierungsplattform aus. Wir haben unsere Plattform Bookmap genannt (abgeleitet von „Order BOOK“ und „Heat MAP“).

 

Der Weg, den wir seitdem zurückgelegt haben, hat uns viel über die Bedeutung der Orderbuchanalyse und -visualisierung sowohl für Trader als auch für Quants gelehrt. Ich möchte einige der dabei gewonnenen Erkenntnisse teilen. Außerdem werde ich eine Bookmap-Lösung vorstellen und abschließend ein paar Gedanken zur bevorstehenden Entwicklung der Visualisierung formulieren.

Aktuellen Charting-Tools fehlt es grundsätzlich an Transparenz. Sie bieten eine gefilterte oder aggregierte Sicht auf den Markt und ermöglichen es den Marktteilnehmern daher nicht, tiefgehende Informationen über das tatsächliche Angebot und die tatsächliche Nachfrage zu erhalten, wodurch ihnen der Blick für das eigentliche Marktgeschehen verwehrt bleibt.

 

Warum lohnt sich ein Blick ins Orderbuch?

 

Das Limit-Orderbuch ist der Ort, an dem alle Käufer und Verkäufer zusammenkommen und die Auktion stattfindet. Es bildet im Grunde das gesamte Angebot und die gesamte Nachfrage ab. Wenn wir das Orderbuch betrachten, sehen wir jede Entscheidung aller Marktteilnehmer und die Strategien, die sie anwenden. Im Gegensatz zum gehandelten Volumen, das zeigt, was bereits geschehen ist, gibt das Orderbuch Einblick in die Absicht der Trader. Diese Information lässt sich zur Prognose kurzfristiger Preisbewegungen nutzen.

 

Hier einige Beispiele für die Art von Informationen, die sich durch Beobachtung und Analyse des Orderbuchs gewinnen lassen:

• Preisniveaus mit Liquidität finden. Bestimmte Preisniveaus ziehen eine große Zahl von Orders an. Solche Cluster lassen sich nur bei einem Blick auf die Markttiefe erkennen.
• Den Spread beobachten, der Hinweise darauf geben kann, was in unmittelbarer Zukunft passieren könnte.
• Intraday-Verschiebungen im Momentum erkennen, zum Beispiel einen Wechsel von starkem Kaufdruck zu starkem Verkaufsdruck.
• Preisänderungen infolge der Orderbuch-Aktivität. Die Beziehung zwischen Preisbewegungen am Markt und dem Orderbuch untersuchen.

 

Bei der Nutzung der Markttiefe können wir zudem Strategien in Aktion beobachten, zum Beispiel:

• Preisgetriebene Strategien, die Orderpositionen automatisch anhand der Preisänderung anpassen.
• Die Validierung von Durchbrüchen wichtiger technischer Analyseniveaus und eine bessere Einschätzung, ob ein Ausbruch echt oder falsch ist.
• Das Erkennen großer Marktteilnehmer, wenn sie einsteigen.
• Das Erkennen von Retail-Aktivitäten.

 

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, das Orderbuch zu nutzen. Scalper können die Informationen aus dem Orderbuch nutzen, um zu entscheiden, ob sie long oder short gehen. Swingtrader oder Trader, die sich an der technischen Analyse orientieren, können es nutzen, um ihre übergeordneten Kauf- oder Verkaufsentscheidungen zu bestätigen.

 

Mit dieser Frage mussten wir uns bei der Entwicklung von HFT-Strategien auseinandersetzen. Wir wollten andere Arten von Marktteilnehmern besser verstehen und auch sehen, was am Markt passiert, wenn wir unsere eigenen Orders senden. Wir entschieden uns, das Orderbuch mithilfe einer Heatmap zu visualisieren, die sehr häufig aktualisiert wird (videoartig, mit 25-40 FPS).

 

Die Heatmap erfasst und visualisiert jede Änderung im Orderbuch, indem sie auf einer Skala von Grautönen dargestellt wird. Hellere Töne markieren Preisniveaus mit mehr ruhendem Volumen, während dunklere Töne Bereiche mit geringerer Liquidität markieren.

 

Die Heatmap verschaffte uns einen klaren Überblick darüber, wie sich das gesamte Limit-Orderbuch und das gehandelte Volumen entwickeln. Dadurch konnten wir schneller tiefere Einblicke in die Marktdynamik gewinnen. Lassen Sie mich das genauer erklären.

 

Herkömmliche Charts, wie etwa Balkencharts, sind zweidimensional (Preis und Zeit). Mit einer Heatmap fügt man eine weitere Dimension hinzu. In diesem Fall lässt sich damit auch die historische Größe zu jedem Preis-/Zeitpunkt erkennen. Da der Chart zudem sehr häufig aktualisiert wird (40 Updates pro Sekunde), erhält man eine Art Video, mit dem sich auch die Häufigkeit der Veränderungen untersuchen lässt – man bekommt ein „Gefühl“ für Marktbeschleunigungen.

Visualisierung lässt Sie Muster erkennen, die ohne sie nicht sichtbar oder verständlich wären. Im Folgenden einige Fragen, die sich mit einer Visualisierungsplattform wie Bookmap untersuchen lassen:

1. Wie hat sich die Größe an jedem Preisniveau im Laufe der Zeit verändert?
2. Was geschah an einem bestimmten Niveau, als sich der Preis darauf zubewegte?
3. Gibt es weitere starke Niveaus unterhalb oder oberhalb dieses Niveaus?
4. Wie hoch war das gehandelte Volumen rund um diese Niveaus?
5. Wie sieht die Aktivität auf der anderen Seite des Buchs aus? Gibt es Bereiche, in denen das Orderbuch nicht symmetrisch ist?

 

Beispiel für einen Preisrückprall

Das obige Bild zeigt eine deutliche Konzentration von Verkaufslimitorders auf mehreren benachbarten Ask-Niveaus. In Echtzeit möchten wir typischerweise die Hypothese prüfen, dass der Preis zurückprallt (zumindest für eine Weile), wenn er ein solches Niveau erreicht.

Hier einige Faktoren, die für diese Hypothese sprechen können:

1. Wenn sich der Preis diesem Niveau nähert, bleibt die Zahl der Verkäufer
   • gleich, oder
   • wird sogar noch größer (in diesem Fall kann der Preis sogar abprallen, bevor an diesem Niveau überhaupt Trades stattfinden).
2. Wenn an diesem Niveau Trades zustande kommen
   • kommen weitere Verkäufer hinzu und/oder
   • beobachten wir, wie versteckte Verkaufsorders dort gegen Markt-Kauforders ausgeführt werden.

 

Beispiel für die Schätzung des Liquiditätsanteils von HFT-Teilnehmern

Mithilfe der Heatmap lässt sich die Präsenz von HFT-Akteuren leicht erkennen und ihre Beteiligungsquote abschätzen.

 

Beispiel für das Hineinzoomen bis auf Millisekunden

Im obigen Bild wurde eine einzelne Verkaufslimitorder in einer Größe von etwa 180 Kontrakten teilweise ausgeführt, der Rest blieb offen.

 

Beispiel für eine signifikante Veränderung im Orderbuch

Das obige Bild zeigt die sofortige Stornierung von Kauforders und die Hinzufügung von Verkaufsorders in erheblichem Umfang. Darauf folgte der Preisrückgang. Basierend auf dem, was wir beim Hineinzoomen beobachtet haben, ist es wahrscheinlich, dass diese Orders vom selben Trader stammen.

 

Beispiel für eine aggregierte Orderbuchansicht

Es gibt auch andere Möglichkeiten, Marktdaten zu betrachten, etwa über eine aggregierte Ansicht. Damit lässt sich in vielen Fällen erkennen, wie der Preis von der Liquidität beeinflusst wird.

Bookmap wird hauptsächlich für Trader angeboten. Kürzlich haben wir einen individuellen Service für Quants eingeführt und einen API-Zugang zur Visualisierungsschicht entwickelt, der sie auch für andere Bereiche wie Überwachung, Monitoring, TCA (Transaktionskostenanalyse) und Best-Execution-Reporting verfügbar macht.

 

Zusätzlich zu allen Funktionen, die Bookmap Tradern heute bietet, umfasst die Quant-Lösung weitere Vorteile wie:

• Eine API, die die Verbindung mit Ihren eigenen Daten und die Visualisierung sowohl der Simulation als auch des Live-Handels ermöglicht. Damit lässt sich die vollständige Historie Ihrer im Chart angezeigten Orders nachverfolgen.
• Unbegrenzte Möglichkeiten zur Manipulation des Charts, einschließlich des Hineinzoomens bis auf Nanosekunden-Zeitstempel.
• Anzeige Ihrer geschätzten Position in der Order-Warteschlange.
• Untersuchung des Verhaltens Ihres Handelsalgorithmus bei hoher Volatilität, signifikanten Positions- und P&L-Änderungen, hoher Volumenrate usw.
• Benutzerdefinierte Indikatoren im Bookmap-Chart sowie in einem separaten Panel, benutzerdefinierte Linienstile.

 

Das folgende Diagramm veranschaulicht die Lösung:

1. Mehr Transparenz: sowohl Organisationen als auch Einzelpersonen werden weiterhin breitere und genauere Daten fordern. Je mehr Daten Sie haben und je mehr Details sie enthalten, desto fundiertere Entscheidungen können Sie treffen.

 

Wenn wir uns den Markt ansehen, beobachten wir bereits einige dieser Trends. Ein gutes Beispiel ist die bevorstehende Einführung der CME-Market-by-Order-Daten, die eine individuelle Position in der Warteschlange sowie deren Größe liefern. Diese Information macht es für Trader überflüssig, die Warteschlangenposition selbst zu berechnen, und ermöglicht ihnen eine fundiertere Entscheidung.

 

2. Mehr Analytik und Visualisierung: mit fortschreitender Technologie werden dank schnellerem Internet mehr Daten in Echtzeit erfasst und übertragen; sie werden dank leistungsfähigerer GPUs gewöhnlicher Computer auch besser analysiert und visualisiert. Ähnlich wie in anderen Branchen wird der Finanzsektor bessere Analyse- und Visualisierungsanwendungen benötigen, die nicht nur für Offline-Recherchen, sondern auch für schnellere und bessere Entscheidungen in Echtzeit genutzt werden.

 

3. Interaktive Visualisierung, Flexibilität, Modularität von Visualisierungstools: Visualisierungssoftware sollte neutraler gegenüber der Datenquelle werden und in der Lage sein, Daten aus einer Vielzahl von Quellen sinnvoll darzustellen.

 

Darüber hinaus wird es mit dem Wachstum der Daten flexiblere Möglichkeiten geben, mit ihnen zu arbeiten. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie könnten Ihre eigenen Daten verwenden, Ihre Parameter auswählen und ein Video erstellen, so wie man ein Diagramm in Excel erstellt, dieses Video mit Ihren eigenen Indikatoren anreichern und entscheiden, ob Sie es offline oder in Echtzeit ansehen möchten. Diese Analytik wird nicht nur von Algo-Entwicklern oder Quants genutzt werden, die ihre Systeme besser verstehen wollen, sondern auch von Tradern/Nicht-Quants zur Durchführung von Marktanalysen.

 

4. Automatisierung der Datenanalyse: mehr Daten bedeuten auch mehr Datendimensionen, darunter verschiedene Phänomentypen, Datenanomalien, unterschiedliche Instrumente und Zeitskalen.

 

Die meiste Analytik erfolgt heute in 2 Dimensionen, wird aber auch in 3 oder 4 Dimensionen verfügbar sein, was die Erkenntnisse und den Wettbewerbsvorteil der Nutzer erhöht. Die menschliche Wahrnehmung ist jedoch auf eine begrenzte Anzahl von Dimensionen beschränkt (z. B. 3D-Bild, Audio usw.). Daher ist es sinnvoll, vorab eine automatische Datenanalyse durchzuführen und Warnmeldungen sowie Visualisierungen der bedeutsamsten Datenbereiche zu generieren.

 

5. Virtual-Reality-Technologie: kann genutzt werden, um mehr Informationen darzustellen. Ein riesiger Handelsraum mit Dutzenden Monitoren lässt sich beispielsweise virtuell darstellen, ohne in teure Ausrüstung investieren zu müssen.

Theorie nützt nichts ohne Praxis. Wir sorgen dafür, dass jeder Bookmap ausprobieren kann, noch bevor er es kauft. Lassen Sie uns wissen, wie es sich anfühlt, wenn Sie den gesamten Markt durchleuchten können.