“Insider Trading” mit der lemon.markets API


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Joanne Snel4. Februar 2022
Trading


Der Begriff "Insider Trading" hat einen ziemlich schlechten Beigeschmack. Und das aus gutem Grund: Wenn Insider vertrauliche Informationen nutzen, um ihre Trades zu beeinflussen, wäre das ein unfairer Vorteil im Aktienmarkt (und ganz nebenbei ist das auch noch illegal). Bei Unternehmen, die in den Vereinigten Staaten börsennotiert sind, müssen bestimmte Angestellte den Besitz, die Verkäufe und Käufe von Wertpapieren ihres Unternehmens der Securities and Exchange Commission (SEC) melden, um die Informationsasymmetrie, die sonst entstehen könnte, zu verringern. Mit anderen Worten: Wenn die Meldung gemäß den Regeln der SEC erfolgt, ist Insider Trading völlig legal. Glücklicherweise sind diese Informationen öffentlich zugänglich. Wir können diese Daten also nutzen, um unsere Trading Entscheidungen anzupassen, wenn wir davon ausgehen, dass Insidergeschäfte informativ sind. Wir vermuten beispielsweise, dass Insider, die Aktien ihres Unternehmens kaufen, davon ausgehen, dass der Aktienkurs in Zukunft steigen wird (was bedeutet, dass wir ebenfalls eine Kauf Order platzieren sollten).

In diesem Artikel werden wir die Bedeutung hinter Insider-Trading untersuchen und eine automatisierte Trading Strategie programmieren, die diese Informationen nutzt, um mit der lemon.markets Trading API Trades zu platzieren. Den vollständigen Code findest Du in diesem GitHub-Repository.

Title Card for "Trade alongside the insiders with lemon.markets"

Warum sollte man auf die Insider hören? 👂

In der Wissenschaft herrscht Uneinigkeit über den Informationsgewinn, der sich aus Insidergeschäften ergibt. Einige Publikationen deuten darauf hin, dass Insidergeschäfte Aktienrenditen vorhersagen können, andere, dass nicht alle Insidergeschäften informativ sind und wieder andere zeigen, dass das es auf lange Sicht zu negativen Renditen führen kann wenn man Insidergeschäften folgt. Deshalb ist es wichtig, dass Du selber nachforschst und die Informationen, die Du aus Insidergeschäften erhältst, durch zusätzliche Recherchen ergänzt.

In den Vereinigten Staaten müssen leitende Angestellte, Vorstandsmitglieder:innen und Aktionär:innen, die mehr als 10 % der ausstehenden Aktien eines Unternehmens halten, ein SEC-Formular 4 einreichen, wenn sie mit Wertpapieren ihres Unternehmens handeln. Nach jeder Kauf-/Verkaufs- Order oder jeder Optionsausübung müssen diese sogenannten "Insider" der SEC innerhalb von zwei Arbeitstagen Bericht erstatten. Die Informationen auf diesem Formular werden veröffentlicht - siehe zum Beispiel das folgende Formular 4, das der CPO von Coinbase Global, Inc. am 6. Januar 2022 eingereicht hat.

Wenn Du einen genaueren Blick darauf werfen willst, findest Du diesen Antrag hier.

Du wirst feststellen, dass Chatterjee das von ihm gehandelte Wertpapier, die Art des Trades, die Anzahl und den Preis angegeben hat. Es gibt eine Reihe von Gründen, warum er einen solchen Trade tätigen könnte. Zum Beispiel könnte er “Insights” zu der vorraussichtlichen Entwicklung des Unternehmens haben (beachte, dass Insider Trading nur dann illegal ist, wenn es nicht öffentlich gemeldet wird). Oder er verkauft einfach aus Liquiditäts- oder Diversifizierungsgründen. Es ist schwer zu erkennen, aus welchem Grund ein Insider handelt, wenn man sich nur diese Daten ansieht, aber sie könnten ein Hinweis auf zukünftige Aktienrenditen sein.

Wie man Insiderwissen automatisieren kann 🤖 

Um den Handel auf Basis von Insidergeschäften zu automatisieren, müssen wir:

  • Informationen zu Insider-Geschäften sammeln, 
  • feststellen, ob das Unternehmen an der von Dir genutzten Börse handelbar ist,
  • bestimmte Trading Regeln aufstellen,
  • Deine Trades bei lemon.markets platzieren und 
  • Deinen Code so planen, dass er in regelmäßigen Abständen ausgeführt wird.

Wenn Du an den Schritten interessiert bist, lies weiter. Ansonsten kannst Du das GitHub-Repository hier finden.

Wie man sich Informationen zu Insidergeschäften besorgt 🔍

Die Informationen des Formular 4 sind auf der Website der SEC öffentlich zugänglich, aber es gibt auch Drittanbieter, die diese Informationen in einem leicht lesbaren Format veröffentlichen. Das bedeutet, dass Du alles, was Du brauchst, an einem Ort findest und Dich nicht durch alle eingereichten SEC Formulare wühlen musst. Wir haben uns für FinViz entschieden, aber auch OpenInsider ist eine gute Option.

Ein Screenshot der FinViz-Seite, aufgenommen am 30. Januar 2022.

Wir haben die Informationen mit der Requests Bibliothek und BeautifulSoup gescraped. Wenn Du eine ausführlichere Erklärung dieses Scraping-Prozesses sehen möchtest, kannst Du den Schritten in diesem Artikel folgen.

Kann man es handeln? ✅

Bevor wir unsere Trading Regeln einrichten können, müssen wir einige allgemeine Anpassungen an den Daten vornehmen. Da es sich bei den SEC Anmeldungen um Unternehmen handelt, die in den USA börsennotiert sind, sind die Ticker auf FinViz die der amerikanischen Börsen. Um bei lemon.markets handeln zu können, müssen wir daher den entsprechenden deutschen Ticker erhalten. Das geht mit der OpenFIGI API, wie in diesem Artikel beschrieben. Wenn der deutsche Ticker nicht gefunden werden kann, wird das Wertpapier aus dem Datensatz entfernt.

Die Tradingregeln einrichten 🤔

Nachdem Dein Datensatz vollständig ist, musst Du nur noch die Trading Logik und die Order Ausführung einrichten. Für welche Regeln Du Dich entscheidest, bleibt ganz Dir überlassen, aber wir verwenden einige der allgemeinen Richtlinien, die in diesem Investopedia Artikel aufgeführt sind. Für unser Beispielprojekt berücksichtigen wir nur Kauf- oder Verkaufs-Orders, die von Führungskräften des Unternehmens erteilt werden, da diese wahrscheinlich mehr über die Zukunft des Unternehmens wissen als die Geschäftsführer:innen. Außerdem berücksichtigen wir nur Geschäfte, die mehr als 1 % des Gesamtbestands der betreffenden Person ausmachen. In unserem Projekt wird dies wie folgt als Code umgesetzt:

1def get_trade_decisions(self):
2    buy = set()
3    sell = set()
4    # directors know less about a company's outlook than executives
5    trusted_relationships = ["CEO", "CFO", "COO", "CTO"]
6    for index, row in self._df.iterrows():
7        transaction_type = row["Transaction"]
8        relationship = row["Relationship"]
9    # if insider buys large amount, we also want to buy
10    if transaction_type == "Buy" and (relationship in trusted_relationships or "Officer" in relationship):
11        if row["Number of Shares"] / row["Total Shares"] > 0.01:  # trade >1% of total shares
12            buy.add(row["isin"])
13            print(f'Buy {row["gm_ticker"]}.')
14        # if insider sells large amount, we also want to sell
15    elif transaction_type == "Sale" and (relationship in trusted_relationships or "Officer" in relationship):
16        if row["Number of Shares"] / row["Total Shares"] > 0.01:  # trade >1% of total shares
17            sell.add(row["isin"])
18            print(f'Sell {row["gm_ticker"]}.')
19    return buy, sell

Diese Methode liefert zwei Sets: Eine Auswahl von Wertpapieren zum Kaufen und eine Auswahl von Wertpapieren zum Verkaufen.

Mit der lemon.markets API Trades platzieren 🍋

Die lemon.markets Trading API macht es einfach, Orders auszuführen, sobald Du Dich entschieden hast, welche Wertpapiere Du handeln möchtest. Mit zwei POST-Anfragen kannst Du Deine Orders platzieren und aktivieren:

1def post_data(self, endpoint: str, data):
2    response = requests.post(
3      self.url_trading + endpoint, json.dumps(data), headers=self.headers)
4    return response.json()
5      
6def place_order(self, isin: str, expires_at: str, quantity: int, side: str):
7    venue = os.environ.get("MIC")
8    order_details = {
9      "isin": isin,
10      "expires_at": expires_at,
11      "side": side,
12      "quantity": quantity,
13      "venue": venue
14    }
15    return self.post_data(f"orders/", order_details)
16def activate_order(self, order_id: str):
17    return self.post_data(f"orders/{order_id}/activate/", {})

Dieses Code Snippet ist unvollständig und dient nur zur Veranschaulichung. Eine vollständige Übersicht findest Du im GitHub-Repository.

Deine Strategie automatisieren ⏰

Um sicherzustellen, dass der Code selbstständig ausgeführt wird, haben wir die Advanced Python Scheduler Bibliothek verwendet, um die Website einmal pro Wochentag zu scrapen und Trades zu platzieren, wenn die Insider Trades den oben definierten Regeln entsprechen.

Weitere Verbesserungen 🛠

Dieses Projekt bietet einen soliden Ausgangspunkt, kann aber erweitert werden, um Deine individuellen Prioritäten zu berücksichtigen. Im Folgenden findest Du einige Vorschläge:

  • nur Clusterkäufe berücksichtigen, d.h. wenn 3+ Führungskräfte, die innerhalb eines kurzen Zeitraums handeln,
  • nur kleine bis mittelgroße Unternehmen berücksichtigen, weil die Führungskräfte wahrscheinlich einen ganzheitlichen Blick auf die Geschäftsabläufe haben (im Vergleich zu denen an der Spitze großer Unternehmen), 
  • handle nur auf der Grundlage aktueller Informationen, d.h. lass Datenpunkte, die älter als 3 Tage sind, weg, 
  • stelle sicher, dass Du dieselben Informationen nicht zweimal verwendest, d.h. speichere vergangene Abschlüsse.

Neben diesen Verbesserungen möchtest Du Deine Strategie vielleicht auch in der Cloud hosten, damit sie immer läuft.

Im Großen und Ganzen ist das alles, was Du wissen musst, um Deine “Insider Trading” Strategie einzurichten. Klone das Repository und fange an, Deine eigenen Anpassungen hinzuzufügen! Wenn Du noch nicht Teil von lemon.markets bist, kannst Du Dich hier anmelden.

Wenn Du Fragen hast, kannst Du uns gerne unter support@lemon.markets kontaktieren oder unserer lebhaften Slack-Community beitreten. Danke fürs Lesen und viel Spaß beim Trading!

Joanne von 🍋.markets

Der Inhalt dieses Artikels ist keine Anlageberatung. Er dient nur zu allgemeinen, aufklärenden Zwecken und berücksichtigt nicht Deine individuellen Bedürfnisse.

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