2022 年演算法交易市場的估值為 123 億美元，由於數據可用性不斷提高，以及超級計算和雲端運算技術的進步，預計在預測期（2023-2030 年）內將以 10.3% 左右的穩定速度成長。演算法交易，也稱為自動或黑箱交易，是指使用電腦程式和先進的演算法在金融市場中執行交易。 這些演算法使用數學模型和統計分析，根據市場數據和其他因素（例如經濟指標和公司新聞）做出交易決策。 演算法交易的目標是透過比人工交易員更快、更有效率地進行交易，從而最大化利潤和減少損失。 此外，機器學習和人工智慧等新興技術正在推動市場的成長，因為 AI 和 ML 演算法會分析大量的市場數據，並預測未來的市場趨勢，這些預測可用於進行更有利可圖的交易。 它們還可以自動化交易決策、檢測潛在風險並防止詐欺。 這些技術具有提高交易決策效率和速度的潛力，使其成為交易員中流行的工具。
市場上一些主要的營運商包括 63 moons technologies limited； ALGOTRADERS； Argo Software Engineering； InfoReach, Inc.； Kuberre Systems, Inc.； MetaQuotes Ltd； REFINITIV； Symphony； Tata Consultancy Services Limited； VIRTU Finance Inc.
報告中呈現的洞見
「在類型中，股票市場部門目前是預測期內市場的領先部門。」
根據類型，市場分為股票市場、外匯、ETF、債券、加密貨幣和其他。 其中，股票市場部門目前是市場的領先部門。 這是因為股票市場是世界上流動性最強且交易最廣泛的市場之一，有大量的交易員和投資者參與其中。 例如，期貨業協會 (FIA) 的一份報告發現，自動交易在期貨業的使用顯著增加。 2020 年，FIA 報告稱 94% 的期貨經紀商 (FCM) 使用自動交易，高於 2015 年的 85%。 此外，股票市場提供廣泛的資產進行交易，包括股票、債券和選擇權，這為交易員提供了許多進行有利可圖交易的機會。
「在部署類型中，雲端類別預計在預測期內將見證顯著的市場成長。」
根據部署類型，市場分為本地部署和雲端部署。 其中，由於全球雲端技術的採用不斷增加，雲端部門目前是演算法交易市場的領先部門。 例如，在 2020 年，聯邦準備系統的報告估計 90% 的金融機構使用雲端技術，高於 2015 年的 70%。 此外，基於雲端的部署為交易員提供了多項優勢，包括可擴展性、靈活性和成本效益。 基於雲端的演算法可以根據市場狀況輕鬆地擴展或縮減，並且交易員可以從世界任何地方存取它們。 此外，基於雲端的演算法通常比本地部署的演算法便宜，因為它們不需要交易員購買和維護自己的硬體和基礎架構。
演算法交易市場報告涵蓋範圍
「北美將在市場中佔據重要份額。」
預計北美將在市場中佔據重要份額。 這是因為北美的技術進步使金融機構能夠採用更快、更有效率的交易策略，從而導致演算法的採用增加。 此外，該地區完善的金融基礎設施，包括先進的交易所和監管框架，促進了演算法交易。 此外，大量流動性的可用性以及北美主要金融參與者的集中，為演算法交易策略創造了理想的環境。 此外，由於演算法交易在北美提供了在實現這些目標方面的競爭優勢，因此對降低交易成本和優化投資回報的需求不斷增加，推動了該市場的擴張。
購買本報告的理由：
- 該研究包括經認證的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。
- 該報告簡要回顧了整體行業績效。
- 該報告深入分析了主要的行業同行，主要側重於關鍵的業務財務、產品組合、擴張策略和最新發展。
- 詳細研究了行業中存在的驅動因素、限制、主要趨勢和機會。
- 該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場。
- 深入的行業區域層面分析。
客製化選項：
全球演算法交易市場可以根據要求或任何其他細分市場進一步客製化。 此外，UMI 了解您可能有自己的業務需求，因此請隨時與我們聯繫以取得完全符合您需求的報告。
目錄
演算法交易市場分析研究方法(2023-2030)
分析歷史市場、估計當前市場以及預測全球演算法交易市場的未來市場，是創建和分析全球主要區域採用演算法交易的三個主要步驟。進行了詳盡的二級研究，以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。其次，為了驗證這些見解，考慮了許多發現和假設。此外，還與全球演算法交易市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一級訪談。在通過一級訪談對市場數據進行假設和驗證後，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後，採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業相關的細分市場和子細分市場的市場規模。詳細方法如下所述：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二級資料來源：
進行了詳細的二級研究，通過公司內部資料來源（例如年度報告和財務報表、績效演示文稿、新聞稿等）以及外部資料來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可靠出版物）來獲取演算法交易市場的歷史市場規模。
步驟 2：市場細分：
在獲得演算法交易市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二級分析，以收集主要區域不同細分市場和子細分市場的歷史市場見解和份額。報告中包含的主要細分市場包括類型、部署類型和最終用戶。此外，還進行了國家/地區級別的分析，以評估該地區測試模型的整體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估計演算法交易市場的當前市場規模。此外，我們使用依賴性和自變量（例如各種類型、部署類型和最終用戶演算法交易）進行了因素分析。我們對需求和供應方情景進行了徹底的分析，考慮了全球演算法交易市場領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布。
當前市場規模估計與預測
當前市場規模：基於上述 3 個步驟的可行見解，我們得出了當前市場規模、全球演算法交易市場中的主要參與者以及細分市場的市場份額。所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二級方法確定，並通過一級訪談進行驗證。
估計與預測：對於市場估計和預測，我們為不同的因素分配了權重，包括利益相關者的驅動因素和趨勢、制約因素和機會。在分析了這些因素之後，應用了相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出全球主要市場不同細分市場和子細分市場的 2030 年市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括：
- 該行業的市場規模，就收入（美元）而言，以及演算法交易市場在國內主要市場的採用率
- 市場細分市場和子細分市場的所有百分比份額、拆分和細分
- 全球演算法交易市場中提供產品的主要參與者。此外，這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採取的增長策略。
市場規模和份額驗證
一級研究：與主要意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談，包括主要地區的頂級管理人員（CXO/VP、銷售主管、營銷主管、運營主管、區域主管、國家/地區主管等）。然後總結了一級研究結果，並進行了統計分析以證明既定假設。將一級研究的輸入與二級研究結果合併，從而將信息轉化為可操作的見解。
不同地區一級參與者的劃分
市場工程
採用數據三角測量技術來完成整體市場估計，並得出全球演算法交易市場每個細分市場和子細分市場的精確統計數據。在研究了全球演算法交易市場中類型、部署類型和最終用戶領域的各種參數和趨勢後，將數據分為幾個細分市場和子細分市場。
全球演算法交易市場研究的主要目標
研究中指出了全球演算法交易市場的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得戰略見解，以便根據研究中執行的定性和定量分析來決定其投資依據。當前和未來市場趨勢決定了區域層面市場的整體吸引力，為行業參與者提供了一個利用未開發市場從先發優勢中受益的平台。研究的其他定量目標包括：
- 分析演算法交易市場當前和預測的市場規模（按價值（美元）計算）。此外，分析不同細分市場和子細分市場當前和預測的市場規模。
- 研究中的細分市場包括類型、部署類型和最終用戶領域。
- 定義和分析演算法交易行業的監管框架。
- 分析與各種中介機構的存在相關的價值鏈，以及分析行業的客戶和競爭對手行為。
- 分析主要區域演算法交易市場當前和預測的市場規模。
- 報告中研究的地區的主要國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區。
- 演算法交易市場的公司概況以及市場參與者為在快速增長的市場中保持生存而採取的增長策略。
- 深入分析行業的區域層面
常見問題 常見問題
Q1：全球演算法交易市場目前的市場規模和增長潛力為何？
Q2：推動全球演算法交易市場增長的驅動因素有哪些？
Q3：依終端用戶區分，全球演算法交易市場中哪個區隔佔據最大的市場份額？
Q4：哪個地區將主導全球演算法交易市場？
Q5：誰是在全球演算法交易市場中營運的主要參與者？
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