Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für algorithmischen Handel, nach Typ (vor Ort und cloudbasiert), nach Anwendung (Investmentbanken, Fonds, Privatanleger und andere) sowie regionale Einblicke und Prognosen bis 2035

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ALGORITHMIC-TRADING-MARKTÜBERSICHT

Der Markt für algorithmischen Handel wird im Jahr 2026 auf 13,69 Milliarden US-Dollar geschätzt und erreicht bis 2035 schließlich 19,04 Milliarden US-Dollar bei einer konstanten jährlichen Wachstumsrate von 3,7 % von 2026 bis 2035.

Die Marktgröße für algorithmischen Handel in den USA wird im Jahr 2025 voraussichtlich 4,22 Milliarden US-Dollar betragen, die Marktgröße für algorithmischen Handel in Europa wird im Jahr 2025 voraussichtlich 3,50 Milliarden US-Dollar betragen und die Marktgröße für algorithmischen Handel in China wird im Jahr 2025 voraussichtlich 3,91 Milliarden US-Dollar betragen

Der automatisierte Prozess der Transaktion von Finanzinstrumenten wird als algorithmischer Handel (Algo-Handel) oder automatisierter Handel bezeichnet. Programmierte Algorithmen wenden technische Kriterien an, darunter Preisdaten und Zeitabläufe mit Handelsvolumina und Marktbedingungen, um automatisierte Geschäfte schneller als manuelle Händler durchzuführen.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Die Branche des algorithmischen Handels hatte aufgrund der Verlagerung hin zum elektronischen und automatisierten Handel während der COVID-19-Pandemie einen positiven Effekt

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Aufgrund der Pandemie mussten sich traditionelle Handelsabläufe anpassen. Nachdem die New York Stock Exchange (NYSE) im März 2020 ihren Parketthandel eingestellt hatte, begann sie, einen vollständigen elektronischen Handel anzubieten, um Gesundheitsrisiken zu reduzieren. Die Marktkontinuität während Krisen hing stark von den robusten algorithmischen Handelssystemen ab, die sich durch diese Umstellung auf elektronische Abläufe bewährt haben.

NEUESTE TRENDS

Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zur Förderung des Marktwachstums

Unternehmen nutzen jetzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um die Fähigkeiten ihrer algorithmischen Handelssysteme zu verbessern. Systeme für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen helfen Unternehmen dabei, umfangreiche Datenauswertungen durchzuführen, um komplexe Muster zu erkennen, die es ihnen ermöglichen, vorhersehbare Entscheidungen zu treffen und Handelsaktivitäten in Echtzeit durchzuführen. Diese von KI gesteuerten Modelle wurden weiterentwickelt, um auf Marktschwankungen zu reagieren, was zu einer verbesserten Leistung und Präzision bei der Handelsausführung führt.

• Nach Angaben der Bank of England werden mittlerweile über 50 % des täglichen Handelsvolumens im Vereinigten Königreich über algorithmische und automatisierte Systeme abgewickelt, ein Anstieg gegenüber etwa 35 % im Jahr 2020
• Nach Angaben des Internationalen Währungsfonds (IWF) wickeln algorithmische Handelssysteme inzwischen mehr als 80 % der weltweiten Transaktionen zu Spitzenzeiten ab, was auf die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der KI-Integration zurückzuführen ist

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ALGORITHMISCHE HANDELSMARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf der Art kann der Markt in On-Premise und Cloud-basiert kategorisiert werden.

• Vor Ort – Organisationen führen den algorithmischen Handel vor Ort durch, indem sie ihre Handelssoftware auf ihren eigenen Servern ausführen, die mit ihrem Hardware-Framework verbunden sind.

• Cloudbasiert – Die Bereitstellung algorithmischer Handelssoftware mithilfe entfernter Cloud-Anbieter-Server von Drittanbietern ermöglicht die Ausführung von Handelsalgorithmen undDatenmanagement.

Auf Antrag

Je nach Anwendung kann der Markt in Investmentbanken, Fonds, Privatanleger und andere eingeteilt werden.

• Investmentbanken – Investmentbanken nutzen algorithmischen Handel, um große Handelsvolumina für Kunden und ihre eigenen Portfolios zu verwalten.

• Fonds – Fonds nutzen Algorithmen, um komplexe Handelsstrategien umzusetzen und Portfolios zu verwalten.

• Persönlich InVestoren-Fortschritte in der Technologie haben den algorithmischen Handel für Privatanleger zugänglich gemacht.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Technologische Fortschritte um die Marktentwicklung voranzutreiben

Einer der wichtigsten treibenden Faktoren für das Wachstum des Algorithmic Trading-Marktes ist der technologische Fortschritt. Die schnelle Entwicklung der Technologie, die sowohl künstliche Intelligenz (KI) als auch maschinelles Lernen (ML) sowie Hochgeschwindigkeitscomputersysteme umfasst, modernisiert die Praxis des algorithmischen Handels. Die Kombination von KI- und ML-Technologien ermöglicht die Analyse großer Datenmengen zur Erkennung von Marktmustern sowie die Vorhersage von Preisen und die Verbesserung von Handelsansätzen bei sofortigem Betrieb.

• Nach Angaben der britischen Financial Conduct Authority (FCA) haben KI-gestützte Handelsmodelle die Latenz bei der Auftragsausführung im Vergleich zu älteren algorithmischen Systemen um etwa 45 % reduziert
• Die Futures Industry Association (FIA) berichtete, dass führende Handelsunternehmen inzwischen auf über 150 globale elektronische Handelsplätze zugreifen, was aufgrund des verbesserten Liquiditätszugangs zu einer weit verbreiteten Einführung von Algorithmen beiträgt

Nachfrage nach Geschwindigkeit und Effizienz zur Markterweiterung

Geschwindigkeit ist ein wesentliches Element für den Erfolg unter aggressiven Finanzmarktbedingungen. Durch den algorithmischen Handel können viele Händler ihre Aufträge schnell ausführen und so Preisverzerrungen, die bei Marktschwankungen auftreten, minimieren und profitable Marktchancen sofort nutzen. Institutionelle Fonds wie Hedgefonds und Investmentbanken sind auf algorithmische Systeme angewiesen, um viele Handelsaufträge effektiv abzuwickeln, die Betriebskosten zu senken und menschliche Fehler zu eliminieren.

Zurückhaltender Faktor

Regulatorische Herausforderungen stellen potenzielle Hindernisse für das Marktwachstum dar

Lokale und sich ändernde regulatorische Rahmenbedingungen überwachen den algorithmischen Handel, da sie darauf abzielen, Marktrisiken durch schnelle Handelsvorgänge zu verringern. Die Einhaltung strenger Regeln wie MiFID II in Europa oder SEC-Vorschriften in den USA erhöht die betriebliche Komplexität. Unsicherheiten über die Regulierungsgesetze hindern manchmal neue Marktteilnehmer daran, Positionen zu etablieren, während bestehende Unternehmen großzügig für Compliance-Lösungen ausgeben müssen, was sowohl ihr Innovationspotenzial als auch ihre finanziellen Vorteile verringert.

• Wie die Bank of England feststellte, könnte das durch ähnliche KI-gesteuerte Modelle ausgelöste Herdenverhalten bei nur drei großen Handelsunternehmen die Marktschocks erheblich verstärken
• Den Erkenntnissen der FCA zufolge kosten algorithmische Handelsfehler oder Systemstörungen Unternehmen durchschnittlich 250.000 US-Dollar pro Vorfall und stellen ein erhebliches finanzielles Risiko dar

Zunehmende Akzeptanz cloudbasierter Handelsplattformen, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Die Grundlage des algorithmischen Handels wird durch cloudbasierte Technologiesysteme effizienter. Cloudbasierte Plattformen verfügen über drei Hauptmerkmale, darunter Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sowie Echtzeit-Datenverarbeitungslösungen, die Händlern helfen, anspruchsvolle Algorithmen zu entwickeln, zu testen und einzuführen. Der Infrastrukturwandel ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, schnelle Handelsressourcen zu erhalten, obwohl keine kostspieligen Hardware-Implementierungen oder physische Standortinfrastruktur erforderlich sind.

• Der im Dezember 2024 veröffentlichte Richtlinienentwurf verlangt von Brokern, 100 % nachverfolgbare Auftragskennungen und automatische Notausschalter in algorithmischen Systemen zu implementieren, um die Transparenz zu erhöhen
• Neue Compliance-Rahmenwerke, die Mitte 2025 eingeführt wurden, schreiben die Börsenregistrierung von Einzelhandelsalgorithmen vor, bieten eine vollständige Rückverfolgbarkeit jeder eingesetzten Strategie und verbessern die Anlegersicherheit

 

Technologische Ausfälle und Systemstörungen könnten eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Herausforderung

Der algorithmische Handel ist technischen Schwierigkeiten ausgesetzt, da er stark von hochentwickelter Software und schnellen Netzwerken abhängt. Das System erleidet finanziellen Schaden, da kleine Fehler in der Codierung zusammen mit Hardware-Fehlfunktionen erhebliche finanzielle Folgen nach sich ziehen. Die Knight Capital Group erlitt während des Vorfalls im Jahr 2012 einen finanziellen Verlust in Höhe von 440 Millionen US-Dollar durch einen Softwarefehler, der die ernsthaften Risiken verdeutlichte, wenn die Technologie ausfällt.

• Nach den vorgeschlagenen Regeln müssen alle Einzelhandelsalgorithmen einer Vorabgenehmigung durch Börsen unterzogen werden – ein Prozess, der als potenziell zeitintensiv und entmutigend für kleinere Unternehmen ohne Ressourcen bezeichnet wird
• Bei Eigenhandelsunternehmen basieren über 90 % der Hochfrequenzstrategien immer noch auf Black-Box-Modellen, was aufgrund versteckter Logik Bedenken hinsichtlich der Überprüfbarkeit und Marktmanipulation aufkommen lässt

 

 

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ALGORITHMISCHE HANDELSMARKT REGIONALE EINBLICKE

Nordamerika

Nordamerika hat sich aufgrund einer Konvergenz von Faktoren, die seine Führungsposition in dieser dynamischen Branche festigen, zur dominierenden Region im Marktanteil des algorithmischen Handels entwickelt. Die Region beherrscht den Markthandel, da sie über fortschrittliche technologische Grundlagen gepaart mit erheblichen Investitionen in Handelsinstrumente verfügt und über die prestigeträchtigen Finanzzentren New York und Chicago verfügt, die von ihren Grenzen aus operieren.

Europa

Der algorithmische Handel macht aufgrund seiner soliden Finanzstruktur und der strengen Vorschriften gemäß MiFID II, die den algorithmischen Handel in der Region definiert haben, einen großen Teil der europäischen Märkte aus.

Asien

Die Märkte Indien und China halten ihr Wachstum durch technologische Fortschritte aufrecht, während die europäischen Handelsaktivitäten von strengen Finanzvorschriften und technologischen Entwicklungen in Amerika profitieren. Bei diesen Investitionen werden Mittel zur Verbesserung der Handelstechnologie und zur Automatisierung von Handelsvorgängen verwendet, wodurch die Region ihre Fähigkeiten im Bereich des algorithmischen Handels ausbauen kann.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Hauptakteure, die die algorithmische Handelslandschaft durch Innovation und globale Strategie verändern

Wichtige Unternehmensakteure prägen den Markt für algorithmischen Handel durch strategische Innovation und Marktwachstum. Der aktuelle Markt verzeichnet einen Anstieg der Investitionen von Unternehmen in künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um die Entwicklung ihrer fortschrittlichen Handelsalgorithmen voranzutreiben. Ein Unternehmen muss sich sowohl auf die Rekrutierung von Spitzenkräften als auch auf die Bindung aktuell hochqualifizierter Mitarbeiter konzentrieren. DerHochfrequenzhandelDas Unternehmen Optiver rekrutierte Lance Braunstein von BlackRock als Global Chief Technology Officer, um Technologiestrategien weltweit zu integrieren.

• Jump Trading: Nach Angaben der Futures Industry Association beschäftigt Jump Trading weltweit mehr als 1.500 Fachleute und ist in hochfrequenten algorithmischen Strategien für mehrere Anlageklassen tätig.
• Sun Trading: Vor seiner Integration in ein größeres Handelsunternehmen beschäftigte Sun Trading ein Team von über 100 Mitarbeitern in den USA und weiteren 20+ in Großbritannien, was seine Größe im algorithmischen Bereich unterstreicht

Liste der profilierten Marktteilnehmer für algorithmischen Handel

• Jump Trading
• Sun Trading
• DRW Trading
• Tradebot Systems
• Tower Research Capital
• IMC
• Virtu Financial
• Spot Trading
• RSJ Algorithmic Trading
• Optiver
• Hudson River Trading
• Teza Technologies
• Flow Traders
• Quantlab Financial

August 2023:BingX strebte eine Weiterentwicklung seines Handels anÖkosystemdurch die Zusammenarbeit mit der Krypto-Austauschplattform ALGOGENE, um Kunden bessere Möglichkeiten für die Handelsleistung zu bieten.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Der Forschungsbericht befasst sich mit der Marktsegmentierung und nutzt sowohl qualitative als auch quantitative Forschungsmethoden, um eine gründliche Analyse bereitzustellen. Außerdem werden die Auswirkungen finanzieller und strategischer Perspektiven auf den Markt bewertet. Darüber hinaus präsentiert der Bericht nationale und regionale Bewertungen unter Berücksichtigung der vorherrschenden Kräfte von Angebot und Nachfrage, die das Marktwachstum beeinflussen. Die Wettbewerbslandschaft wird akribisch detailliert beschrieben, einschließlich der Marktanteile wichtiger Wettbewerber. Der Bericht umfasst neuartige Forschungsmethoden und Spielerstrategien, die auf den erwarteten Zeitrahmen zugeschnitten sind. Insgesamt bietet es auf formale und leicht verständliche Weise wertvolle und umfassende Einblicke in die Marktdynamik.