Die Schweizer Grossbank UBS testet eine Software, um den Anleihenhandel effizienter zu machen. Müssen die Händler nun um ihren Job bangen?

Während der Aktienhandel heute weitgehend elektronisch abläuft, verharrt das Geschäft mit Unternehmensanleihen noch vorwiegend in der «alten» Welt.  Die Händler wickeln die Volumen von insgesamt mehr als acht Billionen Dollar hauptsächlich noch per Telefon oder via Übermittlungsdienste für Nachrichten ab.

Die UBS will dieses Handelssegment nun aber in die neue, digitale Welt überführen, wie die Nachrichtenagentur «Bloomberg» am Mittwoch berichtete. Zu diesem Zweck testet hierfür eine Computer-Software für die Preisfindung im Handel mit US-Unternehmensanleihen.

Lernen von der Maschine

In diesem Kontext holte die UBS kürzlich auch Gokul Chebiyam an Bord. Er gründete zuvor ein Startup, das sich auf die künstliche Generierung von Wissen – sogenanntes Machine Learning – innerhalb des Obligationenhandels spezialisiert hat. 

Mit diesem Know-how strebt die UBS Effizienzgewinne respektive tiefere Kosten im Anleihenhandel an. Denn Obligationen bestmöglich zu preisen, raubt den Händlern Unmengen an Zeit. Der Computer hingegen sei in der Lage, Tausende von Datenpunkten zu verarbeiten und so bessere Preise für die Anleihen zu stellen, erklärt der UBS-Bondspezialist Gary Rapp.

Ohne mit einem Händler zu kommunizieren

Mutieren dadurch die klassischen Händler dadurch zum Auslaufmodell? Laut Rapp braucht es die Händler aus Fleisch und Blut auch weiterhin – zumindest für grosse Anleihen-Pakete. Denn solche Transaktionen benötigten eine «vertrauensvolle Beziehung» zwischen Händler und Kunde, betont der UBS-Mann. Die Software soll denn auch primär bei kleineren Transaktionsvolumen vom bis zu fünf Millionen Dollar zum Einsatz kommen.

Andere Investmentbanken treiben die Automatisierung des Obligationenhandels ebenfalls voran. So hat beispielsweise Goldman Sachs eine Technologie entwickelt, die es Investoren ermöglicht, amerikanische Unternehmensanleihen zu handeln, ohne jemals mit einem Händler zu kommunizieren.