Als Gottfried Wilhelm Leibniz im Jahr 1673 zum ersten Mal die englische Hauptstadt betritt, erwartet ihn eine Menschentraube auf der London Bridge. Allerdings gilt das Interesse der neugierigen Londoner weniger der Person des deutschen Gelehrten als dessen Informationen über den Niederländisch-Englischen Krieg, die er im Laufe der Überfahrt gesammelt hat. Während Leibniz berichtet, löst sich der erste Mann aus der Schar, wird sofort umringt von barfüßigen, auf und ab hüpfenden Jungen, kritzelt etwas auf ein Stück Papier und gibt es dem, der am höchsten hüpft. „Dieser wirbelte herum, drängte sich zwischen den anderen hindurch, sprang, immer vier Stufen auf einmal nehmend, die Treppe hinauf, lief auf den Square hinaus, setzte über den Wagen, rannte beinahe ein Fischweib um und wurde dann auf der Brücke immer schneller. Von hier bis ans Londoner Ufer waren es etwas mehr als hundert, von dort bis zur Börse sechshundert Ellen — in drei Minuten würde er dort sein.“[1] Diese fiktive Szene aus Neil Stephensons Buch Quicksilver mag einem unkundigen Beobachter als Spiel erscheinen. Es stecken jedoch wirtschaftliche Absichten dahinter, denn die wertvollen Informationen macht der Junge an der Börse gleich zu Geld.

Es waren Kanonenschüsse von denen Leibniz berichtet hatte. Doch jene, so deutet er, nachdem die Jungen längst losgelaufen waren, seien gar keine Kampfhandlungen, sondern „kodierte Daten, befördert durch den Nebel, der für das Licht so undurchdringlich, für den Schall dagegen so durchlässig ist“

Am 2. März 1791, etwa 80 Jahre nach Leibniz’ Tod erfindet der Franzose Claude Chappe das erste funktionierende System zur optischen Übertragung von Informationen über Distanz. "Si Vous reussissez, vous serez bientot couvert de gloire." ("Wenn es Ihnen gelingt, werden Sie bald mit Ruhm bekleckert werden.") lautete die erste übermittelte Nachricht. Die Apparatur wurde télégraphe genannt und um 1830 bilden etwa 1000 optische Telegraphen-Türmchen ein Netzwerk in Europa und erlauben es Nachrichten von Paris nach Amsterdam oder von Brest nach Venedig zu übertragen. An seinem Höhepunkt um 1850 beinhaltet allein das französische System 29 Städte, 556 Stationen und deckt etwa 4800km ab. Allerdings war gute Sicht Voraussetzung für das Funktionieren des Systems, denn bei Nebel war nichts zu melden. So lernen wir in einem Vortrag von Kazys Varnelis.[2]

Heutzutage ist es gang und gäbe bei Nacht und Nebel Geschäfte abzuwickeln. In weltweiten, unterirdischen Netzwerken rennen Handels-Algorithmen um die Wette. Wertpapiere, die an unterschiedlichen Handelsplätzen verschieden bewertet werden, kaufen sie am günstigsten und verkaufen sie am teuersten, bis sich die Unterschiede nivellieren. In anderen Fällen bestehen direkte Abhängigkeiten zwischen Wertpapieren: Steigt etwa der Preis für Rohöl, wird sehr wahrscheinlich auch der Preis für Erdölfirmen steigen. Will ein Algorithmus also Geld verdienen, muss er schneller sein als seine Artgenossen. So weit, so simpel. Komplizierter wird die Angelegenheit schon, wenn er nicht mehr nur so schnell läuft, wie er kann, sondern dabei noch auf seine Konkurrenten achtet, versucht sich vor ihnen zu verstecken oder rauszufinden, was sie im Schilde führen.

When Gottfried Wilhelm Leibniz arrived in the English capital for the first time in 1673, a crowd of people awaited him on London Bridge. But the curious Londoners were less interested in the persona of the German scholar, but rather in any information about the Dutch-English War, which he might have picked up in the course of his passage. While Leibnitz reports on what he has heard, a man breaks from the crowd and is immediately surrounded by a couple of barefooted boys jumping up and down.

He scribbles something on a bit of paper and handed it to the one who jumps up highest. This one spun, forced a path through the others, took the stairs four at a time, broke loose onto the Square, vaulted over a wagon, spun a fishwife, and then began to build speed up the bridge. From here to the London shore was a hundred and some yards, from there to the Change was six hundred – he’d be there in three minutes. [1]

This fictional scene taken from Neil Stephenson's book Quicksilver may appear like some kind of game to an uninformed observer. But what we witness here is driven by economic intention. The valuable information is exchanged for money at the London stock exchange. Leibniz had reported gunshots, but he implied – long after the boy had ran off – they were not those of the action of war but rather “coded data, speeding through the fog so opaque to light but so transparent to sound–”

On the 2nd of March 1791, about eighty years after Leibniz's death, the Frenchman Claude Chappe invented the first functioning system that optically transmitted complex messages over distance. “Si Vous reussissez, vous serez bientot couvert de gloire." (“If you succeed, you will be covered in glory.”) – so ran the first message to be sent. The apparatus was named 'télégraphe'. In 1830 there was a network of roughly 1000 optical telegraph towers across Europe, allowing messages to be carried from Paris to Amsterdam, or from Brest to Venice. At its highpoint in 1850 the French system alone involved 29 cities, 556 stations, and covered roughly 4800km. Good visibility was critical to the functionality of the system. If it was foggy, there was nothing to report, as we can learn from Kazys Varnelis. [2]

Today it is common practice to transact business under obscured conditions. Trading algorithms constantly race through global networks of underground cable systems. Stocks of varying trade value in different commercial venues, are bought cheaply in one and sold at highest rate in another place, until differences are levelled out. Sometimes, the interdependences between stocks are direct: If the price for crude oil increases, it is very probable that the price for oil companies will do so as well. If an algorithm wants to earn money, it has to be quicker than its fellow algorithms. So far, so easy. Things get more complicated, if the algorithm does not only run as fast as possible, but at the same watches out for rivals, attempts to hide itself from them, while trying to find out what they are up to.

Modern trading algorithms have long been more than just simple sets of rules for buying and selling stocks. They scan their environment for coherencies – driven by the urge to adapt, they constantly become quicker and more elaborate.

Manchen Dingen wird man sich erst bewusst, wenn sie nicht mehr richtig funktionieren oder wenn sie kollabieren. Das unsichtbare Wettrennen der Trading-Algorithmen, das wir als Laien nicht richtig durchblicken, tritt am 6. Mai 2010 zutage. Als Flash Crash, einem drastischen Kurseinbruch und der anschließenden Erholung der amerikanischen Aktienmärkte, ausgelöst durch den algorithmischen Verkauf von 75000 E-Mini-Futures. Zum ersten Mal wurde Hochfrequenzhandel mit einem Börseneinbruch in Verbindung gebracht. Obwohl die Ereignisse nur einige Minuten andauerten, waren zahlreiche private und staatliche Akteure etwa drei Jahre damit beschäftigt, die Ursachen des Phänomens zu ergründen.

Nicht alle ungewöhnlichen Handelssequenzen fallen sofort ins Auge. Wenn Algorithmen handeln, dann schwingt der Markt im Millisekunden-Stakkato. Da kann es schon mal vorkommen, dass besondere Aktivitäten zum tatsächlichen Zeitpunkt ihres Ereignisses nicht wahrgenommen werden. Die Firma Nanex hat sich unter anderem darauf spezialisiert, historische Handelsdaten besonders sorgfältig zu betrachten. Spielende Kinder sind nicht immer spielende Kinder. Bei der Untersuchung entdecken sie besondere Exemplare kurioser Handelssequenzen algorithmischer Natur, die sie auf ihrer Webseite präsentieren und benennen.

Wir betrachten die Graphen. Obwohl wir nicht verstehen, was sie uns erzählen, treffen sie unseren Geschmack. Wir finden sie schön. Zwar wissen wir, dass es Aufzeichnungen von ökonomischen Ereignissen sind und bei kleinen Bewegungen des Strichs Dollar-Millionen die elektronischen Hände von Trading-Algorithmen und ihren Auftraggebern wechseln. Ebenso wissen wir, dass das, was sie zeigen, weitere Ereignisse zur Folge haben wird. Wie sie sich ereignen, wem sie widerfahren, wann und wo diese stattfinden werden, darüber wissen nichts.

Verleitet von ihrer Schönheit und von ihren Titeln versuchen wir den Effekt zu verstärken. Nachträglich entfernen wir alle Informationen, die auf den ursprünglichen Kontext verweisen, wie etwa Zeitachse und Legende. Übrig bleiben abstrakte Bilder, die zunächst nicht mehr repräsentieren als ihre Farbigkeit, Flächigkeit und ihre Begrenztheit. Auf mehreren hundert Doppelseiten, rechts das Bild und links der Titel, sind die modifizierten Graphen vergangener Handelsereignisse und Phänomene zu einer Sammlung zusammengestellt. Dabei geht es weder um Identifizierung noch Klassifizierung. Die Sammlung dient allein dem Zweck der Betrachtung.

Erneut betrachten wir die Graphen. Sie sprechen jetzt anders zu uns. In den abstrakten Bildern und Strukturen sehen wir nicht mehr Aktivitäten und Funktionen, sondern Landschaften, Werkzeuge, Reisen ins Weltall und Sonnenuntergänge. 75000 Futures.

Some processes are only understood after they have ceased to function properly – or have collapsed. The invisible international race of trading algorithms, that we laymen do not really see through, came to light on the 6th of May 2010 in the form of a 'Flash Crash'. The algorithmic sale of 75000 so-called E-mini futures triggered one of the most drastic drops in the history of the American stock market. Within minutes the market recovered. For the first time, high-frequency trading was linked to a stock market crash. Even though the event itself had only lasted a few minutes, numerous private and state actors were kept busy for the next three years, trying to figure out the cause of the phenomenon.

Not all unusual trading activity is immediately visible. When algorithms trade, the market oscillates in millisecond staccatti. Therefore, it is quite common that such unusual activities pass unnoticed at the time of their occurrence. The company Nanex has specialized in scrutinizing historical trading data. Playing children are not always children at play, as Stephenson tells us. In these investigations they discover and collect unusual examples of curious algorithmic trading sequences that they name and present on their website: Castle Wall, To the moon, Alice!, Sunshowers, Broken Highway… .

Considered economically, the graphs remain inexplicable for now. They fail in their purpose to provide information. Like a dadaist poem, the form itself comes to the fore: the rhythm, the shape, the colour. Guided by their titles, the graphs become pictures – frenzied dashes slowly form castle walls. Only, there are no walls. They are just a product of our perception and our desire to understand. Maybe, the graphs give us an inkling of an algorithm’s world. Driven by their will to succeed, they run through the fog; nightly birds become thieves and monsters, transformed by their paranoid gaze. Just like us, they create order and coherence, images and delusions. If today, a human and an algorithm lay in the grass and look up into the sky, both are likely to see faces where there are only clouds. A financial crash, so it seems, is not only a financial but also a semiotic accident.

We look at the graphs and don’t understand them. We find them beautiful. We sense that with every movement of the line, millions of dollars are exchanged through the electronic hands of trading algorithms. What they show will trigger more events. But we cannot know how they will occur, what or whom they will befall, where or when they will take place.

Tempted by their beauty, we try to reinforce their effects. We strip off all information that point to their original context, such as time lines and graph keys. What is left are abstract images that do not represent anything but their colouring, expanse and limitations. On several hundred double page spreads, the image on the right and the title on the left, a collection of modified graphs of past trading events and phenomena is composed. Identification or classification are not important here: The collection only serves viewership purposes.

We observe the graphics again. Now, they speak differently to us. We don't see activies and functions in the abstract images and structures anymore; rather landscapes, tools, journeys into outer space, and sunsets. 75000 futures.

[1] Neil Stephenson: Quicksilver. London 2003, 263
[2] Kazys Varnelis: towers of concentration, lines of growth. 2002, http://varnelis.net/articles/towers_of_concentration. Last accessed on 10.9.2013

[1] Neil Stephenson: Quicksilver. München 2006, 327
[2] Kazys Varnelis: towers of concentration, lines of growth, 2002, http://varnelis.net/articles/towers_of_concentration

Gunnar Green und Bernhard Hopfengärtner 2013
Gunnar Green and Bernhard Hopfengärtner 2013
The artbook »75,000 futures« depicts 240 graphs along with their poetic titles that picture high frequency trade sequences of the New York Stock Exchange crash on May 6th, 2010. »The Blue Pig», »Low Tide», »The Circus Comes To Town» and others document how trading algorithms caused an initial collapse of the stock markets . The graphs were collatedand named by the firm Nanex that ultimately identified the cause of the crash: a network problem triggered the sale of 75,000 e-mini futures. The artbook dispenses with explanations. The graphs appear, without time axis and key, as pure forms. What seems insane in economic terms, suddenly makes sense in terms of beauty and poetry.
Im Künstlerbuch »75000 Futures« sind 240 Graphen mitsamt ihrer poetischen Titel versammelt, die Hochfrequenz-Handelssequenzen aus dem New Yorker Börsencrash vom 6. Mai 2010 abbilden. »The Blue Pig«, »Low Tide«, »The Circus Comes To Town« und andere dokumentieren, wie Handelsalgorithmen erstmals einen Zusammenbruch der Aktienmärkte verursachten. Gesammelt und benannt wurden die Graphen von dem Unternehmen Nanex, das schließlich auch die Ursache des Crashs identifizierte: Ein Netzwerkproblem hatte den Verkauf von 75000 E-Mini-Futures ausgelöst. Das Künstlerbuch verzichtet auf derlei Erklärungen. Die Graphen tauchen, bereinigt um Zeitachse und Legende, als reine Formen auf. Was ökonomisch irrsinnig erscheint, ergibt in den Kategorien von Schönheit und Poesie plötzlich einen Sinn.

75000 FUTURES