| ■ 영문 제목 : Algorithmic Trading Market Report by Trading Type (Foreign Exchange (FOREX), Stock Markets, Exchange-Traded Fund (ETF), Bonds, Cryptocurrencies, and Others), Components (Solutions, Services), Deployment Model (On-Premises, Cloud), Organization Size (Small and Medium Enterprises, Large Enterprises), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3223 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 7월 ■ 페이지수 : 142 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어 |
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■ 보고서 개요
글로벌 알고리즘 트레이딩 시장 규모는 2023년에 미화 156억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 10%의 연평균 성장률을 보이며 2032년까지 시장이 376억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 금융 시장의 세계화, 맞춤형 거래 규칙 도입, 특정 위험 프로필 충족, 거래 기술 분야의 지속적인 발전은 시장을 추진하는 주요 요인 중 일부입니다.
알고리즘 트레이딩 시장 분석:
시장 성장과 규모: 금융 부문에서 자동 트레이딩 시스템에 대한 의존도가 높아지고 해당 부문의 범위와 규모가 지속적으로 증가함에 따라 시장은 상당한 성장을 경험하고 있습니다.
주요 시장 동인: 금융시장의 글로벌화, 복잡하고 상호 연결된 시장에 대처하기 위한 알고리즘의 필요성, 선택한 위험 프로필에 따라 설계된 맞춤형 트레이딩 시스템에 대한 수요, 지속적인 기술 발전 및 진보 경향 등의 주요 요인이 알고리즘 트레이딩의 성장을 주도하고 있습니다. 이러한 요인은 이러한 트레이딩 체계에 대한 빠른 습득과 지식으로 통합됩니다.
주요 시장 동향: 클라우드 컴퓨팅이 가장 매력적이며 확장성과 비용 효율성이 그 뒤를 잇고 있습니다. 인공 지능과 머신 러닝 기술은 훨씬 더 복잡하고 효율적인 트레이딩 전략을 완성할 수 있는 또 다른 측면으로 자리잡고 있습니다.
지리적 트렌드: 북미 시장은 관련 디지털 인프라, 효율적인 금융 시장, 강력한 규제 접근 방식이 주요 알고리즘 트레이딩 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이 지역의 파괴적인 기술 중심의 거래 시스템과 AI와 클라우드를 포함한 컴퓨팅 장치 전용 막대한 자금이 시장을 지배하는 주된 이유입니다.
경쟁 환경: 이 시장은 경쟁이 치열하며, 주요 업체들은 경쟁 우위를 지키고 빠르게 변화하는 트레이더의 트렌드를 수용하기 위해 최근 인수, 새로운 거래 플랫폼 및 확장을 통해 지속적으로 혁신하고 더 높은 수준의 서비스를 제공하고 있습니다.
도전과 기회: 시장은 지속적인 기술 업그레이드의 필요성, 진화하는 규정 준수, 사이버 보안 위협의 위험과 같은 도전에 직면해 있습니다. 그러나 이러한 도전은 시장 참여자들이 보다 안전하고 효율적이며 규정을 준수하는 알고리즘 트레이딩 솔루션을 개발하는 등 혁신할 수 있는 기회를 제공하여 시장 성장을 견인할 수 있습니다.
알고리즘 트레이딩 시장 동향:
규제 환경의 존재
정부와 규제 당국도 빠르게 변화하는 기술 환경에 발맞추기 위해 끊임없이 규제를 개정하고 있습니다. Share India의 기사에 따르면 인도 증권거래위원회(SEBI)는 2008년 4월 3일 인도에서 알고리즘 트레이딩을 도입했습니다. 이를 위해 기관에 직접 시장 접근(DMA) 기능을 제공했습니다. 금융 시장을 보다 투명하고 공정하며 정직하게 만들기 위한 다양한 조치를 시행하면서 거래에 대한 신뢰도도 높아졌습니다. 각국의 표준 규제를 보장하는 국제 규칙이 제정되어 전 세계로 상품과 서비스를 수출할 수 있게 되었고, 이는 알고리즘 트레이딩 시장 인사이트를 높이는 원동력이 되었습니다. 이와 관련하여 엄격한 규정 준수 규정의 시행으로 인해 기업은 능숙한 위험 관리 모델을 구축해야 했고, 이는 결국 이 부문의 신뢰도를 높였습니다. 이러한 규제 프레임워크는 투자자의 이익을 보호하고 알고리즘 트레이딩 산업의 안정성과 성장에 실질적이고 누적적인 역할을 해왔습니다. 예를 들어, 2022년 6월 10일 SEBI는 알고리즘 전략을 제공하는 비규제 플랫폼의 거래 성과/수익률에 대한 안내문을 발표하여 증권사가 이러한 플랫폼을 통해 투자자에게 알고리즘 트레이딩 기능을 제공하면 불완전판매를 방지하고 증권시장에서 투자자의 이익을 보호할 수 있다고 공지했습니다. 이는 알고리즘 트레이딩 시장 성장률을 더욱 높이고 있습니다.
효율성 및 비용 절감에 대한 수요 증가
현재 업계에서는 리소스 사용 최적화 및 비용 절감에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 금융업계의 생산성 향상과 예산 절감에 대한 요구가 주요 원인 중 하나입니다. 수작업 절차를 수반하는 기존 트레이딩 관행은 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 빈번하게 발생합니다. 알고리즘 트레이딩은 본질적으로 체결 속도를 높이고 실수 위험을 낮추지만, 수동 트레이딩은 인적 요소에 크게 의존합니다. 자동화를 기반으로 한 이러한 결정은 비용 증가 없이 대량의 거래를 처리하는 데 드는 비용을 절감하여 알고리즘 트레이딩 시장 수익에 영향을 미칩니다. 국제 무역 정부에 따르면 미국 제조업에 대한 외국인 직접 투자는 미국 전체 FDI의 40.1%를 차지하며, 자동화는 투자 유치와 일자리 창출에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 그 외에도 데이터 처리 속도와 빠른 거래 사용은 높은 시장 유동성과 작은 스프레드를 의미합니다. 스마트한 전략을 통해 거래 비용을 효율적으로 제거하고 수익을 늘리면 더 넓은 금융 부문으로 확장하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 2023년 6월 14일, GAO는 연방 프로그램의 파편화, 중복, 중복을 줄일 수 있는 기회와 비용 절감 및 수익 증대 기회를 강조하는 제13차 연례 보고서를 발표했습니다. 이는 향후 몇 년간 알고리즘 트레이딩 시장 전망을 밝게 할 것으로 예상됩니다.
지속적인 기술 발전
업계의 성장은 데이터 처리 능력과 컴퓨팅 능력의 놀라운 기술 발전에 의해 크게 결정됩니다. 이러한 정교함 덕분에 런타임 중에 기본적이고 복잡한 수학적 모델과 알고리즘을 실제와 같이 실행할 수 있게 되었습니다. 대규모 컴퓨팅 용량을 갖춘 투기 플랫폼은 지연 시간을 줄여 트레이더가 순식간에 빠른 결정을 내릴 수 있게 했습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅과 AI의 폭발적인 성장은 트레이더가 다양한 시장 상황에서 목표를 달성하고 특정 방향에 투자할 수 있는 보다 정교한 트레이딩 전략 설계로 이어져 알고리즘 트레이딩 시장 가치를 더욱 끌어올리고 있습니다. 예를 들어, 2023년 11월, AMD와 Microsoft는 출시 예정인 AMD Instinct MI300X 가속기, AMD EPYC CPU 및 AI 엔진을 탑재한 AMD Ryzen CPU를 포함한 AMD 제품이 어떻게 클라우드 및 생성 AI, 기밀 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 및 보다 스마트하고 지능적인 PC 전반에 걸쳐 새로운 서비스와 컴퓨팅 기능을 가능하게 하는지에 대해 소개했습니다. 또한, 알고리즘은 간단한 분석이든 복잡한 트레이딩 작업이든 보다 효과적이고 접근하기 쉬워져 소규모 기업에도 힘을 실어주며 성장과 발전으로 이어집니다.
알고리즘 트레이딩 산업 세분화:
IMARC 그룹은 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장 보고서의 각 부문별 주요 동향 분석과 함께 2024~2032년 글로벌 및 지역 수준에서의 예측을 제공합니다. 이 보고서는 거래 유형, 구성 요소, 배포 모델 및 조직 규모를 기준으로 시장을 분류했습니다.
거래 유형별 분류:
외환(FOREX)
주식 시장
상장지수펀드(ETF)
채권
암호화폐
기타
이 보고서는 거래 유형에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 외환(FOREX), 주식 시장, 상장지수펀드(ETF), 채권, 암호화폐 등이 포함됩니다.
주식 시장은 여러 요인이 주식 시장의 역학에 영향을 미치는 산업 환경에서 운영됩니다. 또한 기술의 기여는 필수적이며, 빈도가 높은 거래 알고리즘과 인프라는 지속적으로 변화하는 측면의 기초를 형성합니다. 금리, GDP 성장률, 지정학적 상황과 같은 거시경제 요인은 투자자 심리에 영향을 미쳐 시장 변동을 유발합니다. 또한 규제 제도의 지속적인 발전은 알고리즘 트레이딩의 환경을 방해하거나 강화하여 시장 참여자의 전략을 변화시킬 수 있습니다. 유동성 조건과 거래량은 거래 체결을 원활하게 하거나 가격 변동에 영향을 미침으로써 업계 내 주식 시장에 직접적인 영향을 미칩니다.
반면, 암호화폐 산업에서는 규제와 정부 정책이 통화에 큰 영향을 미칩니다. 그 외에도 블록체인 혁신과 확장성 솔루션과 같은 기술 발전이 시장 방향을 결정하는 요인으로 작용합니다. 또한 인플레이션율과 글로벌 경제 동향과 같은 거시경제적 결정 요인은 투자자의 심리를 자극하고 디지털 자산에 대한 수요를 뒷받침합니다. 또한 뉴스 이벤트, 시장 심리, 소셜 미디어 토론과 같은 요인도 가격의 급격한 변동을 일으킵니다. 숙련된 컴퓨터 보조 암호화폐 트레이더는 이러한 중요한 요소를 주의 깊게 관찰하고 평가하여 변동성이 큰 시기에 기회를 찾고 위험을 관리하지 않고는 할 수 없습니다.
구성 요소별 분석:
솔루션
플랫폼
소프트웨어 도구
서비스
전문 서비스
관리형 서비스
시장을 지배하는 솔루션
구성 요소에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 솔루션(플랫폼 및 소프트웨어 도구)과 서비스(전문 서비스 및 매니지드 서비스)가 포함됩니다. 보고서에 따르면 솔루션이 가장 큰 비중을 차지했습니다.
알고리즘 트레이딩 소프트웨어와 인프라는 솔루션 구성요소가 주도하는 혁신 단계를 거치고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 트레이더는 수익을 극대화할 수 있는 더 발전된 시스템과 플랫폼을 끊임없이 찾고 있습니다. 또한 규제 변화와 규정 준수 요건은 솔루션 종류에 큰 영향을 미치므로 트레이더는 시스템이 해당 법률과 규정에 부합하는지 확인해야 합니다. 또한 위험 관리, 트레이딩 자동화, 보다 효율적인 체결을 위한 고급 알고리즘 솔루션에 대한 알고리즘 트레이딩 시장의 수요에 의해 주도되고 있습니다. 또한 방대한 양의 데이터와 고급 데이터 분석 기술의 발전으로 트레이딩 시장은 보다 완벽한 트레이딩 알고리즘을 구축할 수 있게 되었습니다. 반면에 트레이더는 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 찾고 있기 때문에 비용 효율적이고 확장 가능한 속도로 고유한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션이 필수적입니다.
배포 모델별 분류:
온프레미스
클라우드
시장을 지배하는 클라우드
이 보고서는 배포 모델에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 온프레미스와 클라우드가 포함됩니다. 보고서에 따르면 클라우드가 가장 큰 비중을 차지했습니다.
업계에서 클라우드 배포 모델은 채택과 성장을 형성하는 다양한 시장 동인에 의해 주도되고 있습니다. 클라우드를 통해 트레이더는 시장 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 쉽게 확장하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있기 때문에 확장성과 유연성이 중요한 동인입니다. 또한 클라우드 기반 솔루션은 특히 소규모 기업과 스타트업의 경우 기존 온프레미스 인프라에 비해 더 경제적인 접근 방식을 제공하는 경우가 많으므로 비용 효율성이 중요한 역할을 합니다. 또한, 금융 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 강력한 데이터 저장 및 처리 기능이 필요하며, 클라우드 서비스는 이러한 기능을 손쉽게 제공할 수 있습니다. 또한 클라우드 제공업체가 제공하는 지리적 범위와 저지연 기능은 글로벌 거래 운영에 적합하여 거래 체결 속도를 높이고 네트워크 지연 시간을 단축할 수 있습니다. 또한 클라우드의 보안 조치와 규정 준수 서비스는 금융 업계의 엄격한 규제 요건에 부합합니다. 이러한 요인들이 종합적으로 알고리즘 트레이딩 부문에서 클라우드 배포 모델의 채택을 촉진하여 시장 조사 및 컨설팅 회사가 이 분야의 사고 리더로 자리 잡을 수 있도록 지원합니다.
조직 규모별 분류:
중소기업
대기업
조직 규모에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 중소기업과 대기업이 포함됩니다.
업계에서 중소기업은 기술 발전에 힘입어 성장을 주도하고 있습니다. 또한 데이터 및 분석 서비스의 가용성이 증가함에 따라 중소기업은 실시간 시장 인사이트를 바탕으로 정보에 입각한 거래 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이와 함께 금융 시장의 공평한 경쟁을 목표로 하는 규제 변화와 이니셔티브는 중소기업이 대기업과 경쟁할 수 있는 기회를 창출합니다. 또한 틈새 거래 전략과 맞춤형 솔루션에 대한 수요 증가는 중소기업이 전문화된 틈새 시장을 개척할 수 있는 비옥한 토대를 제공합니다. 또한 클라우드 기반 서비스와 아웃소싱 옵션을 통해 중소기업은 상당한 초기 투자 없이도 최첨단 기술을 이용할 수 있기 때문에 비용 효율성이 중요한 원동력이 되고 있습니다.
반면, 업계의 대기업은 이미 확립된 시장 입지와 브랜드 평판을 바탕으로 신뢰를 제공하고 잠재 고객과 파트너를 유치합니다. 이와 더불어 대기업은 규모의 경제를 통해 더 나은 가격 협상과 독점 데이터 및 리서치 서비스를 이용할 수 있는 이점을 누릴 수 있습니다. 또한, 규제 준수 및 리스크 관리 역량은 진화하는 금융 규제를 준수하고 잠재적 위험을 최소화하는 중요한 동인입니다. 이러한 시장 동인은 권위 있는 시장 조사 및 컨설팅 서비스와 결합하여 알고리즘 트레이딩 영역에서 대기업의 영향력 있는 플레이어로서의 입지를 공고히 합니다.
지역별 분석:
북미
유럽
아시아 태평양
라틴 아메리카
중동 및 아프리카
북미는 알고리즘 트레이딩 시장 점유율이 가장 높은 지역으로 뚜렷한 우위를 보이고 있습니다.
이 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카를 포함한 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미가 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
북미 지역의 알고리즘 트레이딩 산업은 전략 및 도구의 혁신과 개발을 촉진하는 이 지역의 첨단 기술 인프라와 전문성에 힘입어 성장하고 있습니다. 북미의 강력한 금융 시장과 잘 정립된 규제 환경은 안정성과 규정 준수를 추구하는 알고리즘 트레이딩 업체에게 매력적인 생태계를 조성합니다. 또한 이 지역의 강력한 데이터 가용성과 분석 기능은 알고리즘 트레이더에게 귀중한 인사이트를 제공하여 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 또한 북미에는 다양한 산업과 금융상품이 존재하기 때문에 특정 시장 부문에 맞는 전문 알고리즘 트레이딩 전략을 개발할 수 있습니다. 또한 이 지역에서 클라우드 기반 솔루션과 인공 지능의 채택이 증가하면서 알고리즘 트레이딩 효율성과 확장성이 향상되고 있습니다. 이러한 시장 동인은 권위 있는 시장 조사 및 컨설팅 서비스와 함께 북미를 알고리즘 트레이딩 영역에서 혁신과 전문성을 위한 선도적인 허브로 자리매김하고 있습니다.
경쟁 환경:
글로벌 알고리즘 트레이딩 시장은 고속 컴퓨팅, 정교한 알고리즘, 인공 지능 등 기술의 지속적인 발전으로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이와 함께 진화하는 금융 규제와 시장 구조 개혁이 알고리즘 트레이딩 전략의 채택과 운영에 영향을 미치고 있습니다. 시장 참여자가 공정성과 투명성을 확보하기 위해서는 규제 요건을 준수하는 것이 중요합니다. 또한 기존의 수동 거래 방식에 비해 비용 효율적인 솔루션이 등장해 운영 비용을 최적화하려는 시장 참여자에게 매력적인 것도 시장에 영향을 미치고 있습니다. 이 외에도 정확한 리스크 관리와 사전 정의된 리스크 매개변수 구현을 위한 알고리즘 트레이딩의 광범위한 채택이 시장을 크게 뒷받침하고 있습니다. 또한 방대한 양의 실시간 시장 데이터를 이용할 수 있어 알고리즘 트레이더는 종합적인 최신 정보를 바탕으로 정교한 전략을 개발할 수 있어 시장에 기여하고 있습니다.
이 보고서는 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:
벨라 트레이딩 시스템 LLC
메타-쿼츠 리미티드
트레이딩 테크놀로지 인터내셔널 Inc.
Software AG
AlgoTrader
유트레이드 솔루션즈 프라이빗 리미티드
자동 거래 소프트테크 프라이빗 리미티드
Kuberre Systems Inc.
InfoReach Inc.
Virtu Financial Inc.
타타 컨설팅 서비스
아르고 그룹 인터내셔널 홀딩스
톰슨 로이터 코퍼레이션
아이레이지 캐피탈 어드바이저리 프라이빗 리미티드
63 Moons Technologies Ltd.
(이는 주요 플레이어의 일부 목록일 뿐이며 전체 목록은 보고서에 제공됩니다.)
최근 개발:
2023년 6월, 메타-쿼츠는 메타트레이더 5에서 거래량과 고객 기반을 늘릴 수 있는 도구를 제공했습니다. 개선된 서비스는 브로커가 보다 효과적으로 비즈니스를 실행하는 데 도움이 될 것입니다.
2023년 3월 트레이딩 테크놀로지스 인터내셔널은 런던에 본사를 둔 AxeTrading을 인수한다고 발표했습니다. 이번 인수를 통해 기업, 정부, 지방, 신흥시장 채권은 물론 장외(OTC) 이자율 스왑까지 커버 범위를 대폭 확장함으로써 TT의 다중 자산 역량을 크게 확대하고 채권 파생상품과 미국 국채 증권에서 TT의 지배적 지위를 강화할 수 있게 되었습니다.
2022년 2월 알고트레이더는 시리즈 B 투자 유치 전 라운드에서 총 490만 달러의 자금을 조달하여 디지털 자산 성장을 위한 혁신적인 접근 방식을 이어갔습니다. 동아시아 벤처 캐피털 회사인 펜부시 캐피털과 SBI 인베스트먼트는 크레딧 스위스 엔터프리너 캐피털과 C3 EOS VC 펀드가 공동 주도한 프리 시리즈 B 펀딩에 참여했습니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 2023년 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장의 규모는 어느 정도였나요?
2. 2024~2032년 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?
3. 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇인가요?
4. 코로나19가 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
5. 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장의 구성 요소는 무엇인가요?
6. 배포 모델에 따른 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장의 세분화는 무엇인가요?
7. 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장의 주요 지역은 어디인가요?
8. 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장의 주요 플레이어/기업은 누구인가요?
■ 보고서 목차
1 머리말 표 1: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 거래 유형별 세분화 (백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 구성 요소별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 4: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 배포 모델별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 5: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 조직 규모별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 6: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 지역별 세분화 (백만 US$), 2024-2032년 표 7: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 구조 표 8: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 개요: 주요 업체 그림 1: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 거래 유형별 세분화 (%), 2023년 그림 4: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 구성 요소별 세분화 (%), 2023년 그림 5: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 배포 모델별 세분화 (%), 2023년 그림 6: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 조직 규모별 세분화 (%), 2023년 그림 7: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장: 지역별 세분화 (%), 2023 년 그림 8: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 9: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 산업: SWOT 분석 그림 10: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 산업: 가치 사슬 분석 그림 11: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 산업: 미래 전망 포터의 5가지 힘 분석 그림 12: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (외환- FOREX) 시장: 매출 가치(백만 달러), 2018년 및 2023년 그림 13: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (외환- FOREX) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 14: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (주식 시장) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 15: 글로벌: 알고리즘 트레이딩(주식 시장) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 16: 글로벌: 알고리즘 트레이딩(상장지수펀드-ETF) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 17: 글로벌: 알고리즘 트레이딩(상장지수펀드-ETF) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 18: 글로벌: 알고리즘 트레이딩(채권) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 19: 글로벌: 알고리즘 트레이딩(채권) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 20: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (암호화폐) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 21: 글로벌: 알고리즘 트레이딩(암호화폐) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 22: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (기타 거래 유형) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 23: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (기타 거래 유형) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 24: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (솔루션) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 25: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (솔루션) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 26: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (서비스) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 27: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (서비스) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 28: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (온프레미스) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 29: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (온프레미스) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 30: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (클라우드) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 31: 글로벌: 알고리즘 트레이딩(클라우드) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 32: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (중소기업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 33: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (중소기업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 34: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (대기업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 35: 글로벌: 알고리즘 트레이딩 (대기업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 36: 북미: 알고리즘 트레이딩 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 37: 북미: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 38: 유럽 알고리즘 트레이딩 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 39: 유럽 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 40: 아시아 태평양: 알고리즘 트레이딩 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 41: 아시아 태평양: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 42: 중동 및 아프리카: 알고리즘 트레이딩 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 43: 중동 및 아프리카: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 44: 라틴 아메리카: 알고리즘 트레이딩 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 45: 라틴 아메리카: 알고리즘 트레이딩 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 The global algorithmic trading market size reached US$ 15.6 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 37.6 Billion by 2032, exhibiting a CAGR of 10% during 2024-2032. The globalization of financial markets, the introduction of customized trading rules, catering to specific risk profiles, and the continuous advancements in the field of trading technologies are some of the major factors propelling the market. Algorithmic Trading Market Analysis: Market Growth and Size: The market is experiencing significant growth, driven by the increased level of reliance on automated trading systems in the financial sector, along with the continual increase in the scope and scale of the sector. Major Market Drivers: Main factors such as globalization of financial markets, the need for algorithms to cope with complex and interlinking markets, demand for customized trading systems designed according to chosen risk profiles, and the tendency for permanent technological advance and progress dominate the growth of algorithmic trading. These factors coalesce in the quick acquisition and knowledge of such trading schemes. Key Market Trends: Cloud computing has its highest degree of attractiveness here followed by scalability and cost-efficiency. Artificial intelligence and machine learning technologies are another aspect that is being embedded which allow a much more complex and efficient trading strategy to be completed. Geographical Trends: The North American market constitutes the main algorithmic trading market share with the cause lying in its pertinent digital infrastructure, efficient financial markets as well as strong regulatory approach. Region's disruptive technology-focused trading systems and huge funds dedicated to computing devices notably including AI and cloud are the main reasons behind its control of the market. Competitive Landscape: The market is competitive, with key players continuously dabbling in innovating and providing offerings of a higher order that has of late seen acquisitions, new trading platforms and expansion to protect its competitive edge and accommodate the fast-moving trends of traders. Challenges and Opportunities: The market faces challenges such as the need for constant technological upgrades, compliance with evolving regulations, and the risk of cybersecurity threats. However, these challenges present opportunities for market players to innovate, particularly in developing more secure, efficient, and compliant algorithmic trading solutions, thereby driving the market's growth. Algorithmic Trading Market Trends: The presence of a regulatory environment Governments and regulators are also on a constant watch, and they amend the regulations accordingly to stay on par with the fast-changing tech environment. According to an article in Share India, SEBI (Securities and Exchange Board of India) introduced algorithmic trading in India on 3rd April 2008. It did that by providing institutions with Direct Market Access (DMA) facilities. The implementation of various measures to make financial markets more transparent, fair, and honest has also increased the trust in trading. There are international rules that ensure standard regulations in different countries, which enhance the exportation of goods and services across the world, thus driving the algorithmic trading market insights. In this regard, the enforcement of severe compliance regulations has forced companies to set up proficient risk management models, which end up making the sector more reliable. These regulatory frameworks have safeguarded the interests of investors and have also played a substantial and cumulative role in the stability and growth of the algorithmic trading industry. For instance, on June 10, 2022, SEBI issued a circular on performance/return claimed by an unregulated platform offering algorithmic strategies for trading as it came to the notice of SEBI that stockbrokers provide algorithmic trading facilities to investors through such platforms to prevent any mis-selling and to protect the interest of investors in the security market. This is further bolstering the algorithmic trading market growth rate. Growing demand for efficiency and cost reduction The industry is currently experiencing high demand for resource use optimization and cost decrease. The need for productivity and a budget cut in the financial industry is one of the major causes. Conventional trading practices involving manual procedures are very time-consuming and rife with human error. While algorithmic trading, by its nature, accounts for the speed of execution and lowers the risk of mistakes, manual trading relies heavily on the human element. This decision, based on automation, also leads to reducing the cost of handling large amounts of trade without a corresponding increase in expenses, thereby influencing the algorithmic trading market revenue. According to the International Trade Government, foreign direct investment in manufacturing in the United States represents 40.1% of all FDI in the United States and automation plays a key role in attracting investment and creating jobs. Besides that, the speed of data processing and fast trading usage equals high market liquidity and small spreads. Efficient removal of transaction costs and increase in profit by employing smart strategies aids the expansion towards the wider financial sector. For instance, on June 14, 2023, GAO released its 13th annual report highlighting opportunities to reduce fragmentation, overlap, and duplication in federal programs as well as chances to save money and increase revenue. This is expected to boost the algorithmic trading market forecast over the coming years. Continuous technological advancements The industry's growth is significantly determined by the astonishing technological advances in the capability to process data and power computing. These sophistications enabled performing the life-like execution of basic and complex mathematical models and algorithms during run-time. Those speculative platforms with extensive computing capacity have reduced latency, thus, traders have been able to make rapid decisions in a fraction of a second. Furthermore, the explosive growth in cloud computing and AI is leading to the design of more elaborate trading strategies that enable a trader to achieve targets in different market conditions and invest in a particular direction which is further propelling the algorithmic trading market value. For instance, in November 2023, AMD and Microsoft featured how AMD products, including the upcoming AMD Instinct MI300X accelerator, AMD EPYC CPUs and AMD Ryzen CPUs with AI engines, are enabling new services and compute capabilities across cloud and generative AI, Confidential Computing, Cloud Computing and smarter, more intelligent PCs. Also, algorithms become more effective and accessible, be they simple analytics or complex trading operations, this empowers small companies as well which leads to growth and development. Algorithmic Trading Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global algorithmic trading market report, along with forecasts at the global and regional levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on trading type, components, deployment model and organization size. Breakup by Trading Type: Foreign Exchange (FOREX) Stock Markets Exchange-Traded Fund (ETF) Bonds Cryptocurrencies Others The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the trading type. This includes foreign exchange (FOREX), stock markets, exchange-traded fund (ETF), bonds, cryptocurrencies, and others. The stock market operates in the industrial environment, where several factors influence the dynamics of the stock market. Furthermore, the contribution of technology is essential, and trading algorithms of high frequency as well as infrastructure continuously form the basis of the changing facet. Macroeconomic factors, such as interest rates, GDP growth, and geopolitical developments, in turn from investor sentiment and trigger market fluctuations. Moreover, the ongoing developments in regulatory regimes can disrupt or bolster the landscape of algorithmic trading, shifting market participants' strategies. Liquidity conditions, as well as trading volumes, directly affect the stock market within the industry by either making the execution of trades smooth or influencing the price movements. On the other hand, in the crypto industry, regulation and government policy greatly influence the currency. Beyond that, technological progress, for example, blockchain innovations and scalability solutions, is effectively a determinant for the market direction. Moreover, macroeconomic determinants such as inflation rates and global economic trends stimulate investor's feelings and ground their demand for digital assets. Furthermore, such factors as news events, market sentiment, and social media discussions produce such rapid fluctuations on the price. Experienced computer-aided traders of cryptocurrencies cannot do without observing and evaluating these important factors attentively to look for chances and control risks in times of volatility. Breakup by Components: Solutions Platforms Software Tools Services Professional Services Managed Services Solutions dominates the market A detailed breakup and analysis of the market based on the components have also been provided in the report. This includes solutions (platforms, and software tools), and services (professional services, and managed services). According to the report, solutions represented the largest segment. Algorithmic trading software and infrastructure are going through an innovation phase driven by the solutions component. As technology progresses, traders constantly look for more advanced systems and platforms that can maximize their win. Moreover, regulatory changes and compliance requirements greatly affect solutions sort, for the traders should guarantee their systems are in line with corresponding laws and regulations. It is also driven by algorithmic trading market demand for advanced algorithmic solutions for risk management, trading automation, and more efficient execution. Moreover, massive amounts of data and the progress of advanced data analytics techniques allow the trading market to build more perfect trading algorithms. On the other hand, cost-effective and scalable solutions are vital for traders since they are looking for a solution that will enable them to meet their unique needs at a cost-effective and scalable rate. Breakup by Deployment Model: On-Premises Cloud Cloud dominates the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the deployment model. This includes on-premises and cloud. According to the report, cloud represented the largest segment. In the industry, the cloud deployment model is driven by various market drivers that shape its adoption and growth. Along with this, scalability and flexibility are significant drivers, as the cloud allows traders to easily scale their computational resources based on market demands and adjust their strategies accordingly. In addition, cost-effectiveness plays a pivotal role, as cloud-based solutions often offer a more economical approach compared to traditional on-premises infrastructures, especially for smaller firms and startups. In addition, the escalating volume and complexity of financial data necessitate robust data storage and processing capabilities, which cloud services can readily provide. Moreover, geographic reach and low-latency capabilities offered by cloud providers cater to global trading operations, enabling faster trade execution and reduced network latency. Additionally, the cloud's security measures and compliance offerings align with the stringent regulatory requirements in the financial industry. These factors collectively drive the adoption of cloud deployment models in the algorithmic trading sector, empowering market research and consulting companies to establish themselves as thought leaders in this domain. Breakup by Organization Size: Small and Medium Enterprises Large Enterprises A detailed breakup and analysis of the market based on the organization size have also been provided in the report. This includes small and medium enterprises and large enterprises. In the industry, small and medium enterprises (SMEs) are driven by advancements in technology. Additionally, the growing availability of data and analytics services empowers SMEs to make informed trading decisions based on real-time market insights. Along with this, regulatory changes and initiatives that aim to level the playing field in the financial markets create opportunities for SMEs to compete with larger players. In addition, the rising demand for niche trading strategies and customized solutions presents a fertile ground for SMEs to carve out specialized market niches. Additionally, cost-effectiveness is a crucial driver, as cloud-based services and outsourcing options allow SMEs to access cutting-edge technologies without substantial upfront investments. On the other hand, large enterprises in the industry are driven by their established market presence and brand reputation to provide credibility and attract potential clients and partners. In confluence with this, large enterprises benefit from economies of scale, enabling them to negotiate better pricing and access exclusive data and research services. Furthermore, regulatory compliance and risk management capabilities are critical drivers, ensuring adherence to evolving financial regulations and minimizing potential risks. These market drivers, coupled with authoritative market research and consulting services, cement large enterprises' position as influential players in the algorithmic trading domain. Breakup by Region: North America Europe Asia Pacific Latin America Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance, accounting for the largest algorithmic trading market share The report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and the Middle East and Africa. According to the report, North America represented the largest share. The algorithmic trading industry in North America is propelled by the region's advanced technological infrastructure and expertise fostering innovation and development in strategies and tools. North America's strong financial markets and well-established regulatory environment create an attractive ecosystem for algorithmic trading firms seeking stability and compliance. Additionally, the region's robust data availability and analytics capabilities offer valuable insights to algorithmic traders, facilitating more informed decision-making. Moreover, the presence of diverse industries and financial instruments in North America allows for the development of specialized algorithmic trading strategies catering to specific market segments. Furthermore, the increasing adoption of cloud-based solutions and artificial intelligence in the region enhances algorithmic trading efficiency and scalability. These market drivers, in conjunction with authoritative market research and consulting services, position North America as a leading hub for innovation and expertise in the algorithmic trading domain. Competitive Landscape: The global algorithmic trading market is experiencing significant growth due to continuous advancements in technology, including high-speed computing, sophisticated algorithms, and artificial intelligence. Along with this, evolving financial regulations and market structure reforms influence the adoption and operation of algorithmic trading strategies. Compliance with regulatory requirements is crucial for market participants to ensure fairness and transparency. In addition, the emergence of cost-effective solutions compared to traditional manual trading methods, making it attractive to market participants seeking to optimize operational costs is also impacting the market. Apart from this, the widespread adoption of algorithmic trading for precise risk management and implementing pre-defined risk parameters is significantly supporting the market. Furthermore, the availability of vast amounts of real-time market data allows algorithmic traders to develop sophisticated strategies based on comprehensive and up-to-date information, which contributes to the market. The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the global algorithmic trading market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: Vela Trading Systems LLC Meta-Quotes Limited Trading Technologies International Inc. Software AG AlgoTrader uTrade Solutions Private Limited Automated Trading SoftTech Private Limited Kuberre Systems Inc. InfoReach Inc. Virtu Financial Inc. Tata Consultancy Services Argo Group International Holdings Limited Thomson Reuters Corporation iRageCapital Advisory Private Limited 63 Moons Technologies Ltd. (Please note that this is only a partial list of the key players, and the complete list is provided in the report.) Recent Developments: In June 2023, Meta-Quotes Limited offered a tool to increase trading volume and a customer base in MetaTrader 5. The improved service will help brokers execute their businesses more effectively. In March 2023, Trading Technologies International Inc. announced the purchase of London-based AxeTrading by the company. With a significant expansion into full coverage of corporate, government, municipal, and emerging market bonds as well as over-the-counter (OTC) interest rate swaps, the acquisition significantly broadens TT's multi-asset capabilities and reinforces TT's dominant position in fixed income derivatives and U.S. Treasury securities. In February 2022, AlgoTrader continued its innovative approach to digital asset growth by raising a total of around USD 4.9 million in the pre-Series B fundraising round. Fenbushi Capital and SBI Investment, two East Asian venture capital firms, participated in the pre-Series B fundraising that was co-led by Credit Suisse Entrepreneur Capital and C3 EOS VC Fund. Key Questions Answered in This Report 1. What was the size of the global algorithmic trading market in 2023? 2. What is the expected growth rate of the global algorithmic trading market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global algorithmic trading market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global algorithmic trading market? 5. What is the breakup of the global algorithmic trading market based on the components? 6. What is the breakup of the global algorithmic trading market based on the deployment model? 7. What are the key regions in the global algorithmic trading market? 8. Who are the key players/companies in the global algorithmic trading market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 알고리즘 거래 시장 : 거래 유형별 (외환 (외환), 주식 시장, 상장 지수 펀드 (ETF), 채권, 암호 화폐 및 기타), 구성 요소 (솔루션, 서비스), 배포 모델 (온 프레미스, 클라우드), 조직 규모 (중소기업, 대기업) 및 지역 2024-2032 년까지] (코드 : IMA05FE-Z3223) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 알고리즘 거래 시장 : 거래 유형별 (외환 (외환), 주식 시장, 상장 지수 펀드 (ETF), 채권, 암호 화폐 및 기타), 구성 요소 (솔루션, 서비스), 배포 모델 (온 프레미스, 클라우드), 조직 규모 (중소기업, 대기업) 및 지역 2024-2032 년까지] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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