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세계의 알고리즘 트레이딩 시장 규모 조사 및 예측 : 유형별, 전개별, 최종사용자별 및 지역별 분석(2022-2029년)Global Algorithmic Trading Market Size study & Forecast, by Type by Deployment, by End-user and Regional Analysis, 2022-2029 |
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세계 알고리즘 트레이딩 시장은 2021년 약 18억 9,000만 달러로 평가되며, 2022-2029년 예측 기간 동안 7.2% 이상의 건전한 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다.
알고리즘 트레이딩은 시간, 가격, 거래량을 고려하여 미리 프로그래밍된 자동 매매 지시를 통해 주문을 실행하는 과정입니다. 이러한 유형의 거래는 인간 트레이더 대신 컴퓨터의 속도와 계산 능력을 활용하여 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 금융기관의 알고리즘 트레이딩 채택이 급증하고, 빠르고 신뢰할 수 있는 효과적인 주문 실행과 거래 비용 절감에 대한 요구가 높아지면서 거래 기술에 대한 투자가 증가하고 있는 것이 전 세계적으로 시장 성장을 촉진하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다.
또한 정부의 규제 강화도 시장 성장의 촉매제 역할을 하고 있습니다.
예를 들어, 유럽연합의 MiFID II-유럽연합의 프레임워크는 2021년에 알고리즘과 고빈도 거래에 대한 종합적인 규제를 도입하여 금융시장을 독점할 것입니다. 또한 2022년 9월, SEBI는 증권사가 투자자에게 알고리즘 트레이딩와 관련된 서비스를 제공하고, 오타 사례를 방지하기 위한 몇 가지 가이드라인을 선언했습니다. 또한, 금융 서비스에서 AI와 ML의 부상과 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요가 급증하면서 향후 몇 년 동안 다양한 유리한 기회가 발생할 것으로 예상됩니다. 그러나 적절한 위험 평가 기능의 부족, 알고리즘의 정확성 및 일관성 부족은 2022-2029년 예측 기간 동안 시장 성장에 도전이 될 것으로 보입니다.
알고리즘 트레이딩 세계 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 중남미 및 기타 지역입니다. 북미는 거래 기술에 대한 투자 증가와 세계 무역에 대한 정부의 지원 증가로 인해 수익 측면에서 시장을 주도하고 있습니다. 반면, 아시아태평양은 무역회사들의 알고리즘 트레이딩 기술 도입이 증가하고 컴퓨터 거래가 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
이 조사의 목적은 최근 몇 년간 다양한 부문과 국가의 시장 규모를 파악하고 향후 몇 년간 시장 규모를 예측하는 것입니다. 이 보고서는 조사 대상 국가에서 산업의 질적, 양적 측면을 포괄하도록 설계되었습니다.
또한 시장의 미래 성장을 규정하는 촉진요인과 과제와 같은 중요한 측면에 대한 자세한 정보도 제공합니다. 또한, 주요 기업의 경쟁 상황과 제품 제공에 대한 상세한 분석과 함께 이해관계자가 투자할 수 있는 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함합니다.
목차
제1장 주요 요약
- 시장 현황
- 세계 시장·부문별 시장 추정과 예측, 2019-2029년
- 알고리즘 트레이딩 시장, 지역별, 2019-2029년
- 알고리즘 트레이딩 시장 : 유형별, 2019-2029년
- 알고리즘 트레이딩 시장 : 전개별, 2019-2029년
- 알고리즘 트레이딩 시장, 최종사용자별, 2019-2029년
- 주요 동향
- 조사 방법 소개
- 조사 가정
제2장 알고리즘 트레이딩 세계 시장 정의와 범위
- 조사 목적
- 시장 정의와 범위
- 조사 대상 범위
- 산업 진화
- 조사 대상 연도
- 통화 환산율
제3장 알고리즘 트레이딩 세계 시장 역학
- 알고리즘 트레이딩 시장 영향 분석(2019-2029년)
- 시장 성장 촉진요인
- 금융기관의 알고리즘 트레이딩 도입 급증
- 정부 규제 대두
- 시장 과제
- 적절한 위험 평가 기능 결여
- 알고리즘의 정확성과 일관성 결여
- 시장 진출 가능성
- 금융 서비스의 AI와 ML 대두 상승
- 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요 급증
- 시장 성장 촉진요인
제4장 세계의 알고리즘 트레이딩 시장 산업 분석
- Porter's 5 Force 모델
- 공급 기업의 교섭력
- 구매자의 교섭력
- 신규 참여업체의 위협
- 대체품의 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계
- Porter's 5 Force 모델의 미래지향적 접근법(2019-2029년)
- PEST 분석
- 정치적
- 경제적
- 사회적
- 기술적
- 주요 투자 기회
- 주요 성공 전략
- 업계 전문가의 전망
- 애널리스트의 결론과 제안
제5장 위험 평가 : COVID-19의 영향
- COVID-19가 업계에 미치는 전체적인 영향에 대한 평가
- COVID-19 이전과 COVID-19 이후 시장 시나리오
제6장 알고리즘 트레이딩 세계 시장, 유형별
- 시장 현황
- 알고리즘 트레이딩 세계 시장 : 유형별, 실적 - 잠재성 분석
- 알고리즘 트레이딩 세계 시장, 유형별 추정·예측, 2019-2029년
- 알고리즘 트레이딩 시장, 하위 부문별 분석
- 주식 시장
- 외환
- 교환 거래 펀드
- 채권
- 암호화폐
- 기타
제7장 알고리즘 트레이딩 세계 시장 : 전개별
- 시장 현황
- 알고리즘 트레이딩 세계 시장 : 전개별, 실적 - 잠재성 분석
- 알고리즘 트레이딩 세계 시장, 전개별 추정·예측, 2019-2029
- 알고리즘 트레이딩 시장, 하위 부문별 분석
- 클라우드
- 온프레미스
제8장 알고리즘 트레이딩 세계 시장, 최종사용자별
- 시장 현황
- 알고리즘 트레이딩 세계 시장 : 최종사용자별, 실적 - 잠재성 분석
- 알고리즘 트레이딩 세계 시장, 최종사용자별 추정·예측, 2019-2029
- 알고리즘 트레이딩 시장, 하위 부문별 분석
- 단기 트레이더
- 장기 트레이더
- 개인 투자자
- 기관 투자자
제9장 알고리즘 트레이딩 세계 시장 : 지역별 분석
- 알고리즘 트레이딩 시장, 지역별 시장 현황
- 북미
- 미국
- 유형별 추정·예측, 2019-2029년
- 전개별 추정·예측, 2019-2029년
- 최종사용자별 추정·예측, 2019-2029년
- 캐나다
- 미국
- 유럽 알고리즘 트레이딩 시장 현황
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 스페인
- 이탈리아
- 기타 유럽
- 아시아태평양의 알고리즘 트레이딩 시장 현황
- 중국
- 인도
- 일본
- 호주
- 한국
- 기타 아시아태평양
- 라틴아메리카의 알고리즘 트레이딩 시장 현황
- 브라질
- 멕시코
- 기타 라틴아메리카
- 세계 기타 지역
제10장 경쟁 정보
- 주요 시장 전략
- 기업 개요
- Tradetron(U.S.)
- 주요 정보
- 개요
- 재무(데이터 입수가 가능한 경우에 한함)
- 제품 개요
- 최근의 개발 상황
- Tickblaze LLC(U.S.)
- Wyden(U.S.)
- TradeStation(U.S.)
- InfoReach, Inc.(U.S.)
- Symphony(U.S.)
- ALGOTRADERS(U.S.)
- Argo Software Engineering(U.S.)
- FXCM Group(U.S.)
- Tata Consultancy Services Limited(U.S.)
- Tradetron(U.S.)
제11장 조사 과정
- 조사 과정
- 데이터 마이닝
- 분석
- 시장 추정
- 승인
- 출판
- 조사 특징
- 조사 가정
Global Algorithmic Trading Market is valued at approximately USD 1.89 billion in 2021 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 7.2% over the forecast period 2022-2029. Algorithmic trading is a process of executing orders using automated, pre-programmed trading instructions that take time, price, and volume into consideration. This type of trading aims to increase efficiency by using computers' speed and computational power instead of human traders. The surging adoption of algorithmic trading in financial institutions, rising for fast, reliable, and effective order execution and reduced transaction costs, coupled with the growing investments in trading technologies are the primary factors that are fostering market growth across the globe.
In addition, the rise in government regulations is acting as a catalyzing factor for market growth.
For instance, MiFID II- a European Union framework to rule financial markets by the implementation of a comprehensive set of algorithmic and high-frequency trading regulations in 2021. Also, in September 2022, SEBI declared several guidelines for stock brokers to offer services relating to algorithmic trading to investors and prevent misspelling instances. Moreover, the rising emergence of AI and ML in financial services, as well as the surge in demand for cloud-based solutions are presenting various lucrative opportunities over the forecasting years. However, the lack of appropriate risk valuation capabilities and lack of accuracy and consistency in algorithms are challenging the market growth throughout the forecast period of 2022-2029.
The key regions considered for the Global Algorithmic Trading Market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and the Rest of the World. North America dominated the market in terms of revenue, owing to the growing investments in trading technologies, as well as rising government support for global trade. Whereas, the Asia Pacific is also expected to grow with the highest CAGR during the forecast period, owing to factors such as the rising deployment of algo trading technology by trading companies, along with and increase in computerized trading in the market space.
Major market players included in this report are:
- Tradetron (U.S.)
- Tickblaze LLC (U.S.)
- Wyden (U.S.)
- TradeStation (U.S.)
- InfoReach, Inc. (U.S.)
- Symphony (U.S.)
- ALGOTRADERS (U.S.)
- Argo Software Engineering (U.S.)
- FXCM Group (U.S.)
- Tata Consultancy Services Limited (U.S.)
Recent Developments in the Market:
- In October 2022, Scotiabank introduced an algorithmic trading platform in collaboration with BestEx Research for the Canadian stock market. This new service offers top-tier trading performance for customers while significantly reducing costs thanks to research-based logic.
- In March 2022, Trading Technologies International, Inc.- a provider of trading software stated that it had acquired RCM-X, a provider of technology for algorithmic trading products. This acquisition of RCM-X provides best-in-class implementation tools.
Global Algorithmic Trading Market Report Scope:
- Historical Data: 2019-2020-2021
- Base Year for Estimation: 2021
- Forecast period: 2022-2029
- Report Coverage: Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
- Segments Covered: Type, Deployment, End-user, Region
- Regional Scope: North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Rest of the World
- Customization Scope: Free report customization (equivalent up to 8 analyst's working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*
The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.
The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below.
By Type:
- Stock Market
- Foreign Exchange
- Exchange-Traded Fund
- Bonds
- Cryptocurrencies
- Others
By Deployment:
- Cloud
- On-premise
By End-user:
- Short-term Traders
- Long-term Traders
- Retail Investors
- Institutional Investors
By Region:
- North America
- U.S.
- Canada
- Europe
- UK
- Germany
- France
- Spain
- Italy
- ROE
- Asia Pacific
- China
- India
- Japan
- Australia
- South Korea
- RoAPAC
- Latin America
- Brazil
- Mexico
- RoLA
- Rest of the World
Table of Contents
Chapter 1. Executive Summary
- 1.1. Market Snapshot
- 1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
- 1.2.1. Algorithmic Trading Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
- 1.2.2. Algorithmic Trading Market, by Type, 2019-2029 (USD Billion)
- 1.2.3. Algorithmic Trading Market, by Deployment, 2019-2029 (USD Billion)
- 1.2.4. Algorithmic Trading Market, by End-user, 2019-2029 (USD Billion)
- 1.3. Key Trends
- 1.4. Estimation Methodology
- 1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Algorithmic Trading Market Definition and Scope
- 2.1. Objective of the Study
- 2.2. Market Definition & Scope
- 2.2.1. Scope of the Study
- 2.2.2. Industry Evolution
- 2.3. Years Considered for the Study
- 2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Algorithmic Trading Market Dynamics
- 3.1. Algorithmic Trading Market Impact Analysis (2019-2029)
- 3.1.1. Market Drivers
- 3.1.1.1. Surging adoption of algorithmic trading in financial institutions
- 3.1.1.2. Rise in government regulations
- 3.1.2. Market Challenges
- 3.1.2.1. Lack of appropriate risk valuation capabilities
- 3.1.2.2. Lack of accuracy and consistency in algorithms
- 3.1.3. Market Opportunities
- 3.1.3.1. Rising emergence of AI and ML in financial services
- 3.1.3.2. Surge in demand for cloud-based solutions
- 3.1.1. Market Drivers
Chapter 4. Global Algorithmic Trading Market Industry Analysis
- 4.1. Porter's 5 Force Model
- 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
- 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
- 4.1.3. Threat of New Entrants
- 4.1.4. Threat of Substitutes
- 4.1.5. Competitive Rivalry
- 4.2. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model (2019-2029)
- 4.3. PEST Analysis
- 4.3.1. Political
- 4.3.2. Economical
- 4.3.3. Social
- 4.3.4. Technological
- 4.4. Top investment opportunity
- 4.5. Top winning strategies
- 4.6. Industry Experts Prospective
- 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Risk Assessment: COVID-19 Impact
- 5.1. Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
- 5.2. Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario
Chapter 6. Global Algorithmic Trading Market, by Type
- 6.1. Market Snapshot
- 6.2. Global Algorithmic Trading Market by Type, Performance - Potential Analysis
- 6.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by Type 2019-2029 (USD Billion)
- 6.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
- 6.4.1. Stock Market
- 6.4.2. Foreign Exchange
- 6.4.3. Exchange-Traded Fund
- 6.4.4. Bonds
- 6.4.5. Cryptocurrencies
- 6.4.6. Others
Chapter 7. Global Algorithmic Trading Market, by Deployment
- 7.1. Market Snapshot
- 7.2. Global Algorithmic Trading Market by Deployment, Performance - Potential Analysis
- 7.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by Deployment 2019-2029 (USD Billion)
- 7.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
- 7.4.1. Cloud
- 7.4.2. On-premise
Chapter 8. Global Algorithmic Trading Market, by End-user
- 8.1. Market Snapshot
- 8.2. Global Algorithmic Trading Market by End-user, Performance - Potential Analysis
- 8.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by End-user 2019-2029 (USD Billion)
- 8.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
- 8.4.1. Short-term Traders
- 8.4.2. Long-term Traders
- 8.4.3. Retail Investors
- 8.4.4. Institutional Investors
Chapter 9. Global Algorithmic Trading Market, Regional Analysis
- 9.1. Algorithmic Trading Market, Regional Market Snapshot
- 9.2. North America Algorithmic Trading Market
- 9.2.1. U.S. Algorithmic Trading Market
- 9.2.1.1. Type breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
- 9.2.1.2. Deployment breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
- 9.2.1.3. End-user breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
- 9.2.2. Canada Algorithmic Trading Market
- 9.2.1. U.S. Algorithmic Trading Market
- 9.3. Europe Algorithmic Trading Market Snapshot
- 9.3.1. U.K. Algorithmic Trading Market
- 9.3.2. Germany Algorithmic Trading Market
- 9.3.3. France Algorithmic Trading Market
- 9.3.4. Spain Algorithmic Trading Market
- 9.3.5. Italy Algorithmic Trading Market
- 9.3.6. Rest of Europe Algorithmic Trading Market
- 9.4. Asia-Pacific Algorithmic Trading Market Snapshot
- 9.4.1. China Algorithmic Trading Market
- 9.4.2. India Algorithmic Trading Market
- 9.4.3. Japan Algorithmic Trading Market
- 9.4.4. Australia Algorithmic Trading Market
- 9.4.5. South Korea Algorithmic Trading Market
- 9.4.6. Rest of Asia Pacific Algorithmic Trading Market
- 9.5. Latin America Algorithmic Trading Market Snapshot
- 9.5.1. Brazil Algorithmic Trading Market
- 9.5.2. Mexico Algorithmic Trading Market
- 9.5.3. Rest of Latin America Algorithmic Trading Market
- 9.6. Rest of The World Algorithmic Trading Market
Chapter 10. Competitive Intelligence
- 10.1. Top Market Strategies
- 10.2. Company Profiles
- 10.2.1. Tradetron (U.S.)
- 10.2.1.1. Key Information
- 10.2.1.2. Overview
- 10.2.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
- 10.2.1.4. Product Summary
- 10.2.1.5. Recent Developments
- 10.2.2. Tickblaze LLC (U.S.)
- 10.2.3. Wyden (U.S.)
- 10.2.4. TradeStation (U.S.)
- 10.2.5. InfoReach, Inc. (U.S.)
- 10.2.6. Symphony (U.S.)
- 10.2.7. ALGOTRADERS (U.S.)
- 10.2.8. Argo Software Engineering (U.S.)
- 10.2.9. FXCM Group (U.S.)
- 10.2.10. Tata Consultancy Services Limited (U.S.)
- 10.2.1. Tradetron (U.S.)
Chapter 11. Research Process
- 11.1. Research Process
- 11.1.1. Data Mining
- 11.1.2. Analysis
- 11.1.3. Market Estimation
- 11.1.4. Validation
- 11.1.5. Publishing
- 11.2. Research Attributes
- 11.3. Research Assumption
