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8 Min. Lesezeit · Infrastruktur · Oktober 2027

Latency-Optimierung: was zählt, was nur Marketing ist.

„Wir handeln in Mikrosekunden" steht auf vielen Anbieter-Webseiten. Für die allermeisten Retail-Algo-Trader ist das irrelevant. Wer 20 Millisekunden vom Datenfeed bis zur Order-Bestätigung erreicht, schlägt die meisten Privatanleger schon — und gibt für jede weitere Mikrosekunde unverhältnismäßig viel aus.

Was Latenz im Trading überhaupt bedeutet.

Drei Begriffe, die regelmäßig vermischt werden:

Latenz-Anforderungen je Strategie-Typ.

Die ehrliche Frage zuerst: welche Strategie fahren Sie? Wenn Ihr Edge bei 5-Minuten-Bars liegt, ist jede Stunde, die Sie in Latenz-Tuning stecken, eine Stunde, die Sie nicht in Strategie-Forschung stecken.

Wo die Latenz tatsächlich entsteht.

End-to-End zerlegt:

  1. Datenfeed → Ihre Maschine: 1–50 ms, abhängig von Distanz und Provider.
  2. Deserialisierung / Parsing: 10 µs – 5 ms. JSON ist langsam, FIX / Protobuf / Binary deutlich schneller.
  3. Strategie-Entscheidung: bei Python typisch 0,1–5 ms, abhängig davon, was Sie tun.
  4. Order-Konstruktion und API-Call: 0,5–10 ms.
  5. Netzwerk zu Broker: 1–80 ms.
  6. Broker-interne Verarbeitung: 0,5–50 ms. Diese Zahl ist die Lotterie — Retail-Broker werben mit „< 10 ms", die Realität ist oft anders.
  7. Broker → Exchange: 0,1–10 ms je nach Co-Location-Setup des Brokers.

Wenn Sie diese Zerlegung ehrlich für Ihren Stack machen, sehen Sie, wo wirklich optimiert werden muss. Meist sind es nicht die Stellen, die man vermutet.

Was Sie selbst kontrollieren können.

Der Co-Location-Mythos.

Co-Location heißt: Ihr Server steht im selben Rechenzentrum wie die Matching-Engine der Börse, mit zertifiziertem Kabel-Path. Kosten: 1.000–5.000 € pro Monat, dazu Cross-Connect-Gebühren, dazu Mindestvolumen pro Monat oft sechs- bis siebenstellig.

Für 99,9 % der Retail-Trader: Geldverschwendung. Sie haben keine Strategie, deren Edge in den letzten 500 Mikrosekunden liegt. Und falls doch — die Konkurrenz in dieser Disziplin hat FPGAs, eigene Glasfaser zwischen Exchanges und Teams aus zehn Quant-Devs. Sie werden den Wettlauf nicht gewinnen.

Was Sie stattdessen tun: einen ordentlichen VPS in einem nahen Rechenzentrum mieten. Hetzner Falkenstein, OVH Frankfurt, AWS eu-central-1, je nach Broker-Standort. Kosten: 30–150 €/Monat. Latenz-Gewinn gegenüber Heim-DSL: 20–80 ms. Das ist real.

Latenz tatsächlich messen.

Ohne Messung ist Optimierung Bauchgefühl. Minimaler Ansatz: jeden Verarbeitungsschritt mit hochauflösenden Timestamps versehen und in eine Time-Series-DB loggen: 

import time

def handle_tick(tick):
    t0 = time.perf_counter_ns()          # Tick angekommen

    signal = strategy.evaluate(tick)
    t1 = time.perf_counter_ns()          # Signal berechnet

    if signal:
        order = build_order(signal)
        t2 = time.perf_counter_ns()      # Order konstruiert

        broker.send(order)
        t3 = time.perf_counter_ns()      # Order rausgeschickt

        metrics.record({
            "eval_us":  (t1 - t0) / 1_000,
            "build_us": (t2 - t1) / 1_000,
            "send_us":  (t3 - t2) / 1_000,
            "total_us": (t3 - t0) / 1_000,
        })

Nach einer Woche Live-Betrieb haben Sie Verteilungen statt Vermutungen. P50, P95, P99 sind interessanter als der Mittelwert — denn der eine Trade im Monat, der bei P99 = 800 ms hängt, kostet Sie womöglich mehr als die anderen 99 % bringen.

FPGAs, Kernel-Bypass, Custom-Hardware.

Ab dem unteren Mikrosekunden-Bereich beginnt eine andere Welt: Netzwerkkarten mit Kernel-Bypass (Solarflare, Mellanox), FPGAs, die Decoding und Strategie-Logik direkt in Silizium ausführen, custom-getapte Fiber zwischen Exchanges. Das ist die Welt von Jane Street, Citadel, Optiver, IMC. Für institutionelles HFT zwingend. Für alle anderen: irrelevant.

Wenn Sie hier ernsthaft mitspielen wollen, brauchen Sie ein Team aus FPGA-Ingenieuren und Quants, ein Budget im niedrigen siebenstelligen Bereich pro Jahr und eine Strategie, die die Investition trägt. Wer diesen Artikel liest, ist mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht in dieser Situation — und das ist völlig in Ordnung.

Realistische Verbesserungen für Retail.

Aus meinen Mandaten heraus, ehrlich:

Realistische Untergrenze für Retail mit gutem Setup: 10–50 ms end-to-end. Darunter wird es teuer und der Grenznutzen sinkt steil. Wer das erreicht, ist bei den allermeisten Strategien limitiert von der Strategie-Qualität, nicht von der Latenz.

Sie wollen wissen, wo Ihre tatsächliche End-to-End-Latenz heute liegt — und welche Optimierungen sich für Ihre Strategie wirklich rechnen? Erstgespräch buchen — wir messen, zerlegen und priorisieren gemeinsam.