Podcast-Gast · Folge 16
Marcel Urban
Stratbench handelt vollautomatisch ETFs gegeneinander, die denselben Index abbilden, und verdient an kleinen Preisabständen, die sich meist nach wenigen Sekunden wieder schließen.
Quantitative Researcher, StratbenchWebsiteÜber Marcel Urban
Marcel Urban ist Quantitative Researcher bei Stratbench und handelt täglich tausende ETF-Spreads auf Tick-Level: vollautomatisiert, marktneutral, ohne Chartanalyse und ohne Fundamentalanalyse. Der Weg dorthin verlief alles andere als geradlinig: Mit 16 landete er im Planspiel Börse auf einem der letzten Plätze, mit 17 verlor er sein gesamtes Weihnachtsgeld mit binären Optionen, danach tourte er vier Jahre als Schlagzeuger durch Europa und die Welt. Erst danach kam er über Mathematik, Informatik und Zertifikate am Corporate Finance Institute in die Quant-Welt. Dort brachten viele Kolleginnen und Kollegen einen PhD in Mathe, Physik oder Ingenieurswesen mit. Heute entwickelt Marcel Urban Modelle mit, statt nur Algorithmen zu überwachen.
So arbeitet Stratbench
Aus dem Gespräch in Folge 16 zusammengefasst. Jede Aussage ist mit der Stelle im Video belegt.
Was das Haus macht
Stratbench ist ein Arbitragefonds. Er handelt fast nur hoch liquide ETFs, und zwar jeweils zwei, die denselben Index abbilden, etwa MSCI World gegen MSCI World. Damit das klappt, müssen auch Abbildung, Ausschüttung und Kosten passen. Chartanalyse und Fundamentalanalyse spielen keine Rolle. Urban sieht darin einen Nutzen für alle Anleger: Der Kurs eines ETF bleibt so näher am Wert der Aktien, die in ihm stecken.
„unsere Hauptprodukte, die wir handeln, sind tatsächlich ETFs und dann auch nur hoch liquide ETFs“
▶ Folge 16 · 19:35
Team und Aufgaben
Im Fonds arbeiten vor allem Mathematiker und Physiker. Urban hat dort angefangen, die automatischen Handelsprogramme zu überwachen, heute ist er Quantitative Researcher und entwickelt Modelle mit. Gehandelt wird automatisch. Menschen schauen sich Ausreißer an und prüfen, ob die Annahmen noch stimmen.
„Wir sind keine Charttechniker. Wir sind zum größten Teil Mathematiker in der Firma oder Physiker“
▶ Folge 16 · 5:52
Planung und Zeitpunkt
Der Fonds erfasst rund 8.000 ETFs. Maschinelles Lernen sortiert sie nach ihren Merkmalen in Gruppen, dann prüfen Tests, welche Paare über Jahre und auch im Sekundentakt zusammenlaufen. Übrig bleibt nur, was nach den Handelskosten noch etwas abwirft. Danach kommen Backtests mit vielen simulierten Verläufen und Stresstests, etwa für Orders, die nicht ausgeführt werden. Die Auswahl ist stabil: Seit gut eineinhalb Jahren sind es dieselben 150 bis 200 Paare, neu gewichtet wird alle ein bis drei Monate. Im Jahr vor dem Gespräch gingen im Schnitt rund 40.000 Orders am Tag raus, etwa 4.000 wurden ausgeführt.
„wir handeln jetzt ungefähr seit gut eineinhalb Jahren die gleichen 150, 200 Spreads“
▶ Folge 16 · 57:33
Risiko und Absicherung
Ein Paar bekommt meist 0,5 bis 1 Prozent des Fonds. Die Obergrenze liegt bei 5 Prozent und wurde noch nie erreicht. Das größte Risiko ist, dass zwei Kurse dauerhaft auseinanderlaufen, zum Beispiel nach Quartalszahlen. In solchen Phasen nimmt der Fonds Gewicht heraus, setzt aber nicht ganz aus. Kurz vor dem Gespräch musste er eine Short-Position mit Verlust schließen, weil der Verleiher seine ETF-Anteile zurückwollte.
„das größte Risiko, man immer hat, wenn man so einen Spread handelt, ist, dass diese Verbindung zwischen den beiden Aktien dann zusammen bricht“
▶ Folge 16 · 16:27
Kontrolle und Sicherheit
Neben dem Handel laufen automatische Sicherungen mit. Für den Notfall gibt es einen Kill-Switch, der den Handel stoppt. Ausgelöst wurde er noch nie. Nach dem Handel prüft das Team, ob Ausführung und Kosten so waren, wie der Backtest angenommen hat, und gibt das Ergebnis in die nächste Runde.
„Also der Kill-Switch wäre tatsächlich dann nur ein Last Resort quasi“
▶ Folge 16 · 5:17
Was die Marktphasen gelehrt haben
Die Märkte werden immer effizienter. Preisabstände werden kleiner, die Haltedauer kürzer, und Lücken schließen große Marktmacher oder die Aufsicht. Seit KI-Modelle verbreitet sind, nutzen viele dieselben Strategien, und ein Vorsprung verschwindet schneller. Auch Stratbench muss seine Strategien öfter anpassen.
„Also immer mehr Leute benutzen tatsächlich ähnliche Strategien. Alpha verschwindet immer schneller.“
▶ Folge 16 · 1:10:55
Und privat?
Privat bespart Urban ETFs und ist selbst in die Strategie des Fonds investiert. Einzelaktien handelt er nicht. Er nennt sich einen Overthinker und ist lieber dort, wo die Regeln vorher feststehen. Sein Satz für den Bildschirm lautet „Keep Calm“.
„ich bespare wie viele Menschen ein paar ETFs“
▶ Folge 16 · 1:44:52
Mensch und Maschine
Chatbots wie ChatGPT oder Claude setzt der Fonds im Handel nicht ein, sondern klassisches maschinelles Lernen. Was ins Modell kommt, entscheiden Menschen vorher. Urban hält kreative Köpfe weiter für nötig, weil ein Vorsprung aus neuen Ideen kommt und nicht aus dem Modell allein.
„Weil wenn du nicht weißt, was reinkommt, weißt du nicht, was rauskommt.“
▶ Folge 16 · 36:09
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Sehr spannend und sehr bescheidener sowie lernbereiter Gast. Das Thema habe ich zum ersten Mal gehört, zeigt wie vielfältig trading sein kann. Viel gelernt, die Fragen waren auch sehr gut. Gute Folge. 👍
