算法交易市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（本地和基于云）、应用程序（投资银行、基金、个人投资者和其他）以及到 2035 年的区域见解和预测

• 

  下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

算法交易市场概述

算法交易市场2026年价值136.9亿美元，到2035年最终达到190.4亿美元，2026年至2035年复合年增长率稳定在3.7%。

预计2025年美国算法交易市场规模为42.2亿美元，2025年欧洲算法交易市场规模预计为35.0亿美元，2025年中国算法交易市场规模预计为39.1亿美元

金融工具交易的自动化过程称为算法交易（algo transactions）或自动交易。编程算法应用技术标准，包括价格数据和时间序列以及交易量和市场条件，以比手动交易者更快的速度执行自动交易。

主要发现

COVID-19 的影响

由于在 COVID-19 大流行期间转向电子化和自动化交易，算法交易行业产生了积极影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

由于大流行，传统的贸易业务必须做出调整。纽约证券交易所 (NYSE) 于 2020 年 3 月暂停场内交易业务后开始提供完整的电子交易，以减少健康威胁。危机期间的市场连续性在很大程度上取决于有弹性的算法交易系统，该系统通过向电子操作的转变证明了其价值。

最新趋势

人工智能和机器学习的融合推动市场增长

组织现在正在使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来提高其算法交易系统功能。人工智能和机器学习系统帮助组织进行大量数据评估以检测复杂的模式，从而使他们能够做出可预测的决策并执行实时交易活动。这些由人工智能驱动的模型已经发展到能够响应市场波动，从而提高交易执行性能和准确性。

• 据英格兰银行称，英国超过 50% 的每日交易量目前是通过算法和自动化系统执行的，这一数字较 2020 年的约 35% 有所上升
• 根据国际货币基金组织 (IMF) 的数据，在人工智能集成的速度和可扩展性的推动下，算法交易系统现在在高峰时段处理超过 80% 的全球交易

下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

算法交易市场细分

按类型

根据类型，市场可以分为本地市场和基于云的市场。

• 内部部署-组织通过在连接到其硬件框架的自有服务器内执行交易软件来执行内部算法交易。

• 基于云——使用远程第三方云提供商服务器部署算法交易软件，可以执行交易算法和数据管理。

按申请

根据应用，市场可分为投资银行、基金、个人投资者和其他。

• 投资银行- 投资银行使用算法交易来管理客户及其自己的投资组合的大量交易。

• 基金——基金利用算法来实施复杂的交易策略和管理投资组合。

• 个人输入维斯特-技术的进步使个人投资者可以进行算法交易。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

技术进步 推动市场进步

算法交易市场增长的关键驱动因素之一是技术进步。包括人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 以及高速计算系统在内的技术的快速发展使算法交易实践现代化。人工智能和机器学习技术的结合可以分析大数据以检测市场模式，同时预测价格并在即时操作时增强交易方法。

• 根据英国金融行为监管局 (FCA) 的数据，与传统算法系统相比，人工智能增强的交易模型已将订单执行延迟减少了约 45%
• 期货行业协会 (FIA) 报告称，主要交易公司现在可以访问全球 150 多个电子交易场所，由于流动性增加，促进了算法的广泛采用

扩大市场对速度和效率的需求

速度是在激烈的金融市场条件下取得成功的基本要素。通过算法交易，许多交易者可以快速执行订单，从而最大限度地减少市场波动期间发生的价格扭曲，并让他们立即抓住有利可图的市场机会。对冲基金等机构基金以及投资银行依靠算法系统来有效处理许多交易订单、降低运营成本并消除人为错误。

制约因素

监管挑战对市场增长构成潜在障碍

本地和不断变化的监管框架会监控算法交易，因为它们的目的是降低快速交易操作带来的市场风险。遵守欧洲 MiFID II 或美国 SEC 法规等严格规则会增加操作复杂性。监管法律的不确定性有时会阻止新的市场参与者建立地位，而现有公司必须在合规解决方案上慷慨投入，从而降低其创新潜力和财务回报。

• 正如英格兰银行所指出的，仅在三个主要贸易公司中由类似的人工智能驱动模型引发的羊群行为可能会显着放大市场冲击
• 根据 FCA 的调查结果，算法交易错误或系统故障每次事件给公司造成的平均损失为 250,000 美元，带来了相当大的财务风险

越来越多地采用基于云的交易平台，为市场上的产品创造机会

机会

由于基于云的技术系统，算法交易的基础变得更加高效。基于云的平台具有三个主要功能，包括可扩展性和成本效益，以及帮助交易者开发、测试和启动复杂算法的实时数据处理解决方案。基础设施的转变使各种规模的企业都能够快速获得交易资源，尽管不需要昂贵的硬件实施或物理站点基础设施。

• 2024 年 12 月发布的政策指南草案要求经纪商在算法系统中实施 100% 可追溯的订单标识符和自动终止开关，提高透明度
• 2025 年中期推出的新合规框架要求零售算法在交易所进行注册，为每个部署的策略提供全面的可追溯性，并提高投资者的安全

 

技术故障和系统故障可能成为消费者的潜在挑战

挑战

算法交易面临技术困难，因为它严重依赖复杂的软件和高速网络。该系统会遭受经济损失，因为编码中的小错误和硬件故障确实会导致重大的经济后果。 Knight Capital Group 在 2012 年的事件中因软件错误而遭受了 4.4 亿美元的经济损失，这表明了技术失败时存在的严重风险。

• 根据拟议的规则，所有零售算法都必须经过交易所的预先批准——这一过程被认为可能耗时且令缺乏资源的小公司望而却步
• 在自营交易公司中，超过 90% 的高频策略仍然在黑盒模型上运行，由于隐藏的逻辑，引发了对可审计性和市场操纵的担忧

 

 

• 下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

•  

算法交易市场区域洞察

北美

由于多种因素推动北美在这个充满活力的行业中处于领先地位，北美已成为算法交易市场份额中最具主导地位的地区。该地区统治着市场交易，因为它拥有先进的技术基础，加上对交易工具的大量投资，并且著名的金融中心纽约和芝加哥在其边界内运营。

欧洲

由于其坚实的金融结构和 MiFID II 的严格监管（定义了该地区的算法交易操作），算法交易构成了欧洲市场的主要部分。

亚洲

印度和中国市场通过技术进步维持增长，而欧洲贸易活动则受益于美国强有力的金融监管和技术发展。这些投资利用资金来改进交易技术和自动化交易操作，从而使该地区的算法交易部门能力得到增长。

主要行业参与者

通过创新和全球战略改变算法交易格局的关键参与者

主要企业参与者正在通过战略创新和市场增长来塑造算法交易市场。当前市场上的组织在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方面的投资激增，以推进其高级交易算法的开发。公司需要既注重招聘精英员工，又注重维持现有的高技能人才。这高频交易Optiver公司聘请贝莱德的Lance Braunstein担任其全球首席技术官，目的是整合全球技术战略。

• Jump Trading:根据期货行业协会的披露，Jump Trading 在全球拥有 1,500 多名专业人士，活跃于多个资产类别的高频算法策略。
• Sun Trading:在整合为更大的交易实体之前，Sun Trading 在美国拥有一支由 100 多名员工组成的团队，在英国还有 20 多名员工，这凸显了其在算法领域的规模

算法交易市场参与者名单

• 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

2023 年 8 月:BingX追求交易的进步生态系统通过与加密货币交易平台ALGOGENE合作，为客户提供更好的交易性能能力。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

该研究报告深入研究市场细分，利用定性和定量研究方法进行全面分析。它还评估财务和战略观点对市场的影响。此外，报告还考虑了影响市场增长的供需主导力量，提出了国家和区域评估。竞争格局非常详细，包括重要竞争对手的市场份额。该报告纳入了针对预期时间范围量身定制的新颖研究方法和玩家策略。总体而言，它以正式且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。