按应用程序（投资银行，资金，个人投资者等）和区域见解，并预测到2034年

• 

  申请免费样本 了解更多关于此报告的信息

算法交易市场概述

算法交易市场价值在2025年为173.8亿美元，到2034年达到302.6亿美元，从2025年到2034年的复合年增长率为6.35％

美国算法交易市场规模预计为2025年42.2亿美元，欧洲算法交易市场规模预计为2025年的350亿美元，中国算法交易市场规模预计为2025年39.1亿美元。

金融工具交易的自动化过程称为算法交易（算法交易）或自动交易。程序化算法采用技术标准，其中包括价格数据和时间序列，具有交易量和市场条件，以比手动交易者更快地以速度进行自动交易。

关键发现

COVID-19影响

算法贸易行业由于转向Covid-19期间的电子和自动交易而产生积极影响

与流行前水平相比，全球Covid-19的大流行是前所未有和惊人的，所有地区的市场需求都高于所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到大频繁的水平。

由于大流行，必须适应传统的贸易行动。纽约证券交易所（NYSE）暂停其地板交易业务后，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弹性算法交易系统，这通过转向电子操作证明了它们的价值。

最新趋势

人工智能和机器学习的整合以推动市场增长

现在，组织使用人工智能（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可帮助组织进行大量数据评估，以检测复杂的模式，使他们能够做出可预测的决策并执行实时交易活动。由AI驱动的这些模型已经发展为响应市场波动，从而提高了贸易执行绩效和精确度。

• 根据英格兰银行的数据，英国的每日交易量的超过50％现在通过算法和自动化系统执行，从2020年的大约35％上升
• 根据国际货币基金（IMF），算法交易系统现在在高峰时段处理超过80％的全球交易，这是由AI集成的速度和可扩展性驱动的

申请免费样本 了解更多关于此报告的信息

算法交易市场细分

按类型

基于类型，市场可以归类为基于云的本地和基于云。

• 本地组织通过连接到硬件框架的自动服务器中执行其交易软件来执行本地算法交易。

• 基于云 - 使用远程第三方云提供商服务器的算法交易软件部署可以执行交易算法和数据管理。

通过应用

根据应用程序，市场可以分为投资银行，资金，个人投资者等。

• 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。

• 资金 - 资金利用算法来实施复杂的交易策略并管理投资组合。

• 个人遵循者 - 技术的进步使个人投资者可以访问算法交易。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。

驱动因素

技术进步 推动市场发展

算法交易市场增长的主要驱动因素之一是技术进步。包括人工智能（AI）以及机器学习（ML）以及高速计算系统的技术快速发展，现代化了算法交易的实践。 AI和ML技术的组合允许对大数据进行分析，可以在价格上立即运营时检测市场模式以及价格的预测和增强交易方法。

• 根据英国金融行为管理局（FCA）的数据，与传统算法系统相比
• 期货行业协会（FIA）报告说，主要贸易公司现在可以访问150个全球电子场所，这导致了由于流动性的增加而导致广泛采用的算法采用

对速度和效率扩大市场的需求

速度是在积极的金融市场条件下成功的基本要素。通过算法交易，许多交易者可以快速执行其订单，从而最大程度地减少市场波动期间发生的价格扭曲，并允许他们立即抓住盈利的市场机会。诸如对冲基金之类的机构资金以及投资银行依赖算法系统有效地处理许多交易订单，并降低运营成本并消除人类错误。

限制因素

监管挑战为市场增长带来了潜在的障碍

本地和不断变化的监管框架监视算法交易，因为它们旨在降低快速交易业务的市场风险。遵守欧洲Mifid II等严格的规则或美国SEC法规会提高运营复杂性。对监管法的不确定性有时会阻止新的市场参与者建立职位，而现有公司必须慷慨地花在合规解决方案上，从而降低了其创新潜力和财务奖励。

• 正如英格兰银行所指出的那样，仅在三家主要贸易公司中，类似AI驱动的模型触发的放牧行为可以显着扩大市场冲击
• 根据FCA的发现，算法交易错误或系统故障，每次事件平均使公司造成25万美元

越来越多地采用基于云的交易平台，以在市场上为产品创造机会

机会

由于基于云的技术系统，算法交易的基础变得更加有效。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实时数据处理解决方案，这些解决方案可帮助交易者开发和测试并启动复杂的算法。尽管不需要昂贵的硬件实施或实体站点基础架构，但基础架构转移使每个规模的企业都能获得快速交易资源。

• 2024年12月发布的政策指南草案要求经纪人在算法系统中实施100％可追溯订单标识符和自动杀伤开关，从而提高透明度
• 2025年中期推出的新合规框架零售算法的授权交换注册，提供了每种部署战略的全面可追溯性并提高了投资者的安全性

 

技术故障和系统故障可能是消费者的潜在挑战

挑战

算法交易变得遇到了技术困难，因为它在很大程度上取决于复杂的软件以及快速网络。该系统遭受了财务危害，因为编码和硬件故障的小错误确实会带来重大的货币后果。在2012年事件中，骑士资本集团因软件错误而遭受了4.4亿美元的财务损失，这表明技术失败时会有严重的风险。

• 根据拟议的规则，所有零售算法都必须通过交流进行预先批准，这是一个潜在的时间密集型且令人沮丧的过程，对于缺乏资源的较小公司
• 在专有贸易公司中，超过90％的高频策略仍在黑盒模型上运作，引起了人们对隐藏逻辑引起的可调性和市场操纵的担忧

 

 

• 申请免费样本 了解更多关于此报告的信息

•  

算法交易市场区域见解

北美

北美已成为算法交易市场份额中最主要的地区，这是由于推动其在这一动态行业领导的因素的融合。该地区规则市场交易是因为它维持先进的技术基础，并在纽约和芝加哥的著名金融枢纽和芝加哥的范围内进行大量投资。

欧洲

算法交易构成了欧洲市场的主要部分，因为其坚实的财务结构和MIFID II的严格法规，该法规定义了该地区算法交易业务。

亚洲

印度和中国市场通过技术进步维持其增长，而欧洲贸易活动则受益于美国的强大金融法规和技术发展。这些投资使用资金来改善交易技术和自动化交易业务，从而使该地区能够在算法交易行业的能力中发展。

关键行业参与者

主要参与者通过创新和全球战略来改变算法交易格局

主要的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。当前的市场将与机器学习（ML）一起从组织中的组织（AI）进行大量投资，以推动其先进的交易算法开发。公司需要专注于招聘精英员工，并保持当前高技能的人员。高频贸易公司Optiver从Blackrock招募了Lance Braunstein，成为其全球首席技术官，目的是整合全球技术策略。

• 跳跃交易:根据期货行业协会的披露，跳跃交易在全球范围内雇用1,500多名专业人员，并活跃于多个资产类别的高频算法策略。
• Sun Trading:在将其整合到更大的交易实体中之前，Sun Trading在美国维持了一支由100多名员工组成的团队，在英国又有20多个员工，强调了其在算法空间中的规模

构图的算法交易市场参与者列表

• 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通过与加密货币交换平台算法合作，为客户提供更好的交易绩效能力，从而追求其交易生态系统的进步。

报告覆盖范围

该研究涵盖了全面的SWOT分析，并提供了对市场中未来发展的见解。它研究了有助于市场增长的各种因素，探索了广泛的市场类别以及可能影响其未来几年轨迹的潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的整体理解，并确定了潜在的增长领域。

研究报告研究了市场细分，利用定性和定量研究方法进行详尽的分析。它还评估了财务和战略观点对市场的影响。此外，该报告考虑了影响市场增长的供求力的主要供求力，提出了国家和地区评估。精心详细的竞争格局，包括重要的竞争对手的市场份额。该报告结合了针对预期时间范围的新型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对市场动态提供了宝贵而全面的见解。