Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché du trading algorithmique, par type (sur site et basé sur le cloud), par application (banques d’investissement, fonds, investisseurs personnels et autres) et perspectives et prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DU COMMERCE ALGORITHMIQUE

Le marché du trading algorithmique, évalué à 13,69 milliards de dollars en 2026 et atteindra finalement 19,04 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC constant de 3,7 % de 2026 à 2035.

La taille du marché du trading algorithmique aux États-Unis est projetée à 4,22 milliards de dollars en 2025, la taille du marché du trading algorithmique en Europe est projetée à 3,50 milliards de dollars en 2025 et la taille du marché du trading algorithmique en Chine est projetée à 3,91 milliards de dollars en 2025.

Le processus automatisé de transaction sur instruments financiers est appelé trading algorithmique (algo trading) ou trading automatisé. Les algorithmes programmés appliquent des critères techniques qui incluent des données de prix et des séquences temporelles avec des volumes de transactions et des conditions de marché pour effectuer des transactions automatisées à des vitesses plus rapides que celles des traders manuels.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

L'industrie du trading algorithmique a eu un effet positif en raison de l'évolution vers le trading électronique et automatisé pendant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

Les opérations commerciales traditionnelles ont dû s'adapter en raison de la pandémie. Après avoir suspendu ses opérations de négociation en salle en mars 2020, la Bourse de New York (NYSE) a commencé à proposer une négociation électronique complète afin de réduire les menaces pour la santé. La continuité du marché pendant les crises dépendait fortement de la résilience des systèmes de trading algorithmiques qui ont prouvé leur valeur grâce à ce passage aux opérations électroniques.

DERNIÈRES TENDANCES

Intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour propulser la croissance du marché

Les organisations utilisent désormais l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour améliorer les capacités de leur système de trading algorithmique. Les systèmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique aident les organisations à effectuer des évaluations massives de données pour détecter des modèles sophistiqués qui leur permettent de prendre des décisions prévisibles et d'exécuter des activités de trading en temps réel. Ces modèles pilotés par l'IA ont évolué pour répondre aux fluctuations du marché, ce qui conduit à une amélioration des performances et de la précision de l'exécution des transactions.

• Selon la Banque d'Angleterre, plus de 50 % du volume quotidien des transactions au Royaume-Uni est désormais exécuté via des systèmes algorithmiques et automatisés, contre environ 35 % en 2020.
• Selon le Fonds monétaire international (FMI), les systèmes de trading algorithmiques gèrent désormais plus de 80 % des transactions mondiales pendant les heures de pointe, grâce à la rapidité et à l'évolutivité de l'intégration de l'IA.

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DU COMMERCE ALGORITHMIQUE

Par type

En fonction du type, le marché peut être classé en sur site et basé sur le cloud.

• Sur site : les organisations effectuent du trading algorithmique sur site en exécutant leur logiciel de trading sur leurs serveurs propriétaires connectés à leur infrastructure matérielle.

• Basé sur le cloud - Le déploiement de logiciels de trading algorithmique à l'aide de serveurs de fournisseurs de cloud tiers distants permet l'exécution d'algorithmes de trading etgestion des données.

Par candidature

En fonction des applications, le marché peut être classé en banques d'investissement, fonds, investisseurs personnels et autres.

• Banques d'investissement – ​​Les banques d'investissement utilisent le trading algorithmique pour gérer de gros volumes de transactions pour les clients et leurs propres portefeuilles.

• Fonds – Les fonds exploitent des algorithmes pour mettre en œuvre des stratégies de trading complexes et gérer des portefeuilles.

• Entrée personnellegilets-Les progrès technologiques ont rendu le trading algorithmique accessible aux investisseurs individuels.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs déterminants

Avancées technologiques pour stimuler l'avancement du marché

Les progrès technologiques sont l'un des principaux facteurs déterminants de la croissance du marché du trading algorithmique. L'évolution rapide de la technologie, qui inclut l'intelligence artificielle (IA) ainsi que l'apprentissage automatique (ML) ainsi que les systèmes informatiques à grande vitesse, modernise la pratique du trading algorithmique. La combinaison des technologies d'IA et de ML permet d'analyser le Big Data pour détecter les modèles de marché ainsi que de prédire les prix et d'améliorer les approches de trading tout en fonctionnant instantanément.

• Selon la Financial Conduct Authority (FCA) du Royaume-Uni, les modèles de trading améliorés par l'IA ont réduit la latence d'exécution des ordres d'environ 45 % par rapport aux systèmes algorithmiques existants.
• La Futures Industry Association (FIA) a indiqué que les principales sociétés de négoce accèdent désormais à plus de 150 plateformes électroniques mondiales, contribuant ainsi à l'adoption généralisée des algorithmes grâce à un accès accru aux liquidités.

Demande de rapidité et d'efficacité pour élargir le marché

La rapidité constitue un élément essentiel du succès dans des conditions de marché financier agressives. Grâce au trading algorithmique, de nombreux traders peuvent exécuter leurs ordres rapidement, minimisant ainsi les distorsions de prix qui se produisent lors des fluctuations du marché et leur permettant de saisir instantanément des opportunités de marché rentables. Les fonds institutionnels tels que les hedge funds ainsi que les banques d'investissement dépendent de systèmes algorithmiques pour traiter efficacement de nombreux ordres de négociation, réduire les coûts opérationnels et éliminer les erreurs humaines.

Facteur de retenue

Les défis réglementaires constituent des obstacles potentiels à la croissance du marché

Les cadres réglementaires locaux et changeants surveillent le trading algorithmique car ils visent à réduire les risques de marché liés aux opérations de trading rapides. Le respect de règles strictes comme MiFID II en Europe ou les réglementations SEC aux États-Unis augmente la complexité opérationnelle. Les incertitudes concernant les lois réglementaires empêchent parfois les nouveaux acteurs du marché de prendre position, tandis que les entreprises existantes doivent dépenser généreusement en solutions de conformité, réduisant ainsi à la fois leur potentiel d'innovation et leurs récompenses financières.

• Comme l'a noté la Banque d'Angleterre, un comportement grégaire déclenché par des modèles similaires basés sur l'IA dans seulement trois grandes sociétés commerciales pourrait amplifier considérablement les chocs du marché.
• Selon les conclusions de la FCA, les erreurs de trading algorithmique ou les dysfonctionnements du système coûtent aux entreprises en moyenne 250 000 USD par incident, ce qui représente un risque financier considérable.

Adoption croissante des plateformes de trading basées sur le cloud pour créer des opportunités pour le produit sur le marché

Opportunité

La base du trading algorithmique devient plus efficace grâce aux systèmes technologiques basés sur le cloud. Les plates-formes basées sur le cloud fonctionnent avec trois fonctionnalités principales, notamment l'évolutivité et la rentabilité, ainsi que des solutions de traitement de données en temps réel qui aident les traders à développer, tester et lancer des algorithmes sophistiqués. Le changement d'infrastructure permet aux entreprises de toutes tailles d'obtenir des ressources commerciales rapides sans nécessiter de mise en œuvre matérielle coûteuse ou d'infrastructure de site physique.

• Le projet de lignes directrices publié en décembre 2024 exige que les courtiers mettent en œuvre des identifiants d'ordre 100 % traçables et des kill switch automatiques dans les systèmes algorithmiques, améliorant ainsi la transparence.
• De nouveaux cadres de conformité introduits à la mi-2025 imposent l'enregistrement en bourse des algorithmes de détail, offrant une traçabilité complète de chaque stratégie déployée et améliorant la sécurité des investisseurs.

 

Les pannes technologiques et les problèmes du système pourraient constituer un défi potentiel pour les consommateurs

Défi

Le trading algorithmique est exposé à des difficultés techniques car il dépend fortement de logiciels sophistiqués ainsi que de réseaux à haut débit. Le système subit un préjudice financier car de petites erreurs de codage ainsi que des dysfonctionnements matériels entraînent des conséquences monétaires majeures. Le groupe Knight Capital a subi une perte financière de 440 millions de dollars suite à un bug logiciel lors de l'incident de 2012, qui a démontré les risques sérieux en cas de panne technologique.

• Selon les règles proposées, tous les algorithmes de vente au détail doivent être soumis à l'approbation préalable des bourses, un processus considéré comme potentiellement long et décourageant pour les petites entreprises manquant de ressources.
• Au sein des sociétés de trading pour compte propre, plus de 90 % des stratégies à haute fréquence fonctionnent toujours sur des modèles de boîte noire, ce qui soulève des inquiétudes quant à l'auditabilité et à la manipulation du marché en raison d'une logique cachée.

 

 

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DU COMMERCE ALGORITHMIQUE

Amérique du Nord

L'Amérique du Nord est devenue la région la plus dominante en termes de part de marché du trading algorithmique en raison d'une convergence de facteurs qui propulsent son leadership dans cette industrie dynamique. La région régit le commerce du marché car elle maintient des bases technologiques avancées associées à des investissements substantiels dans les outils de trading et les prestigieux centres financiers de New York et de Chicago opèrent à partir de ses frontières.

Europe

Le trading algorithmique constitue une part importante des marchés européens en raison de sa structure financière solide et des réglementations strictes de MiFID II qui ont défini les opérations de trading algorithmique dans la région.

Asie

Les marchés indien et chinois soutiennent leur croissance grâce aux progrès technologiques tandis que les activités commerciales européennes bénéficient de réglementations financières strictes et des développements technologiques en Amérique. Ces investissements utilisent des fonds pour améliorer la technologie de trading et automatiser les opérations de trading, ce qui permet à la région de développer les capacités du secteur du trading algorithmique.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Acteurs clés qui transforment le paysage du trading algorithmique grâce à l'innovation et à la stratégie mondiale

Les principaux acteurs de l'entreprise façonnent le marché du trading algorithmique grâce à l'innovation stratégique et à la croissance du marché. Le marché actuel voit une augmentation des investissements des organisations dans l'intelligence artificielle (IA) ainsi que dans l'apprentissage automatique (ML) pour faire progresser le développement de leurs algorithmes de trading avancés. Une entreprise doit se concentrer à la fois sur le recrutement d'employés d'élite et sur le maintien d'un personnel hautement qualifié. Letrading haute fréquenceLa société Optiver a recruté Lance Braunstein de BlackRock pour devenir son directeur mondial de la technologie dans le but d'intégrer les stratégies technologiques à l'échelle mondiale.

• Jump Trading : selon les informations fournies par la Futures Industry Association, Jump Trading emploie plus de 1 500 professionnels dans le monde et est actif dans les stratégies algorithmiques à haute fréquence sur plusieurs classes d'actifs.
• Sun Trading : Avant son intégration dans une entité commerciale plus grande, Sun Trading disposait d'une équipe de plus de 100 employés aux États-Unis et de plus de 20 autres au Royaume-Uni, soulignant sa taille dans le domaine algorithmique.

Liste des acteurs du marché du trading algorithmique profilés

• 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

Août 2023 :BingX a poursuivi l'avancement de son tradingécosystèmeen s'associant à la plateforme d'échange de crypto-monnaie ALGOGENE pour offrir aux clients de meilleures capacités de performances commerciales.

COUVERTURE DU RAPPORT

L'étude comprend une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles susceptibles d'avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Le rapport de recherche se penche sur la segmentation du marché, en utilisant des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives pour fournir une analyse approfondie. Il évalue également l'impact des perspectives financières et stratégiques sur le marché. En outre, le rapport présente des évaluations nationales et régionales, tenant compte des forces dominantes de l'offre et de la demande qui influencent la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les parts de marché des concurrents importants. Le rapport intègre de nouvelles méthodologies de recherche et des stratégies de joueurs adaptées au calendrier prévu. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché d'une manière formelle et facilement compréhensible.