Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore del trading algoritmico, per tipologia (on-premise e basata su cloud), per applicazione (banche di investimento, fondi, investitori personali e altri) e approfondimenti regionali e previsioni fino al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DEL TRADING ALGORITMICO

Il mercato del trading algoritmico, valutato a 13,69 miliardi di dollari nel 2026 e che alla fine raggiungerà i 19,04 miliardi di dollari entro il 2035 con un CAGR costante del 3,7% dal 2026 al 2035.

La dimensione del mercato del trading algoritmico negli Stati Uniti è prevista a 4,22 miliardi di dollari nel 2025, la dimensione del mercato del trading algoritmico in Europa è prevista a 3,50 miliardi di dollari nel 2025 e la dimensione del mercato del trading algoritmico in Cina è prevista a 3,91 miliardi di dollari nel 2025.

Il processo automatizzato di transazione di strumenti finanziari è chiamato trading algoritmico (algo trading) o trading automatizzato. Gli algoritmi programmati applicano criteri tecnici che includono dati sui prezzi e sequenze temporali con volumi di scambi e condizioni di mercato per eseguire operazioni automatizzate a velocità più elevate rispetto ai trader manuali.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

Il settore del trading algoritmico ha avuto un effetto positivo a causa del passaggio al trading elettronico e automatizzato durante la pandemia di COVID-19

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

Le operazioni commerciali tradizionali hanno dovuto adattarsi a causa della pandemia. Dopo aver sospeso le operazioni di negoziazione nel marzo 2020, la Borsa di New York (NYSE) ha iniziato a offrire scambi elettronici completi per ridurre le minacce alla salute. La continuità del mercato durante le crisi dipendeva in larga misura dalla resilienza dei sistemi di negoziazione algoritmica che hanno dimostrato il loro valore attraverso il passaggio alle operazioni elettroniche.

ULTIME TENDENZE

Integrazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per stimolare la crescita del mercato

Le organizzazioni utilizzano ora l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) per migliorare le capacità dei propri sistemi di trading algoritmico. I sistemi di intelligenza artificiale e machine learning aiutano le organizzazioni a condurre massicce valutazioni dei dati per rilevare modelli sofisticati che consentono loro di prendere decisioni prevedibili ed eseguire attività di trading in tempo reale. Questi modelli guidati dall'intelligenza artificiale si sono evoluti per rispondere alle fluttuazioni del mercato, il che porta a prestazioni e precisione di esecuzione delle transazioni migliorate.

• Secondo la Banca d'Inghilterra, oltre il 50% del volume degli scambi giornalieri nel Regno Unito viene ora eseguito tramite sistemi algoritmici e automatizzati, in aumento rispetto a circa il 35% nel 2020.
• Secondo il Fondo monetario internazionale (FMI), i sistemi di trading algoritmico ora gestiscono oltre l'80% delle transazioni globali durante le ore di punta, grazie alla velocità e alla scalabilità dell'integrazione dell'intelligenza artificiale

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DEL TRADING ALGORITMICO

Per tipo

In base alla tipologia, il mercato può essere classificato in on-premise e basato sul cloud.

• On-premise: le organizzazioni eseguono trading algoritmico on-premise eseguendo il proprio software di trading all'interno dei propri server di proprietà collegati alla propria struttura hardware.

• Basato sul cloud: l'implementazione di software di trading algoritmico utilizzando server remoti di fornitori di servizi cloud di terze parti consente l'esecuzione di algoritmi di trading egestione dei dati.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato può essere classificato in banche di investimento, fondi, investitori personali e altri.

• Banche di investimento: le banche di investimento utilizzano il trading algoritmico per gestire grandi volumi di operazioni per i clienti e i propri portafogli.

• Fondi: i fondi sfruttano algoritmi per implementare strategie di trading complesse e gestire portafogli.

• Ingresso personalevestor-I progressi tecnologici hanno reso il trading algoritmico accessibile ai singoli investitori.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche del mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.

Fattori trainanti

Progressi tecnologici per guidare il progresso del mercato

Uno dei fattori chiave nella crescita del mercato Trading algoritmico sono i progressi tecnologici. La rapida evoluzione della tecnologia che include l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) insieme ai sistemi informatici ad alta velocità modernizza la pratica del trading algoritmico. La combinazione di tecnologie AI e ML consente l'analisi dei big data per rilevare modelli di mercato insieme alla previsione dei prezzi e al miglioramento degli approcci commerciali, operando istantaneamente.

• Secondo la Financial Conduct Authority (FCA) del Regno Unito, i modelli di trading potenziati dall'intelligenza artificiale hanno ridotto la latenza di esecuzione degli ordini di circa il 45% rispetto ai sistemi algoritmici legacy
• La Futures Industry Association (FIA) ha riferito che le principali società commerciali ora accedono a oltre 150 sedi elettroniche globali, contribuendo all'adozione diffusa di algoritmi grazie al maggiore accesso alla liquidità

Richiesta di velocità ed efficienza per espandere il mercato

La velocità è un elemento essenziale per il successo in condizioni aggressive dei mercati finanziari. Attraverso il trading algoritmico molti trader possono eseguire rapidamente i propri ordini, riducendo così al minimo le distorsioni dei prezzi che si verificano durante le fluttuazioni del mercato e consentendo loro di cogliere immediatamente opportunità di mercato redditizie. I fondi istituzionali come gli hedge fund insieme alle banche di investimento dipendono da sistemi algoritmici per gestire molti ordini di negoziazione in modo efficace, ridurre i costi operativi ed eliminare gli errori umani.

Fattore restrittivo

Le sfide normative pongono potenziali ostacoli alla crescita del mercato

I quadri normativi locali e in evoluzione monitorano il trading algoritmico perché mirano a ridurre i rischi di mercato derivanti da operazioni di trading rapide. Il rispetto di norme rigorose come la MiFID II in Europa o le normative SEC negli Stati Uniti aumenta le complessità operative. Le incertezze sulle leggi normative a volte impediscono ai nuovi partecipanti al mercato di stabilire posizioni mentre le aziende esistenti devono spendere generosamente in soluzioni di conformità, riducendo così sia il loro potenziale di innovazione che i vantaggi finanziari.

• Come osservato dalla Banca d'Inghilterra, il comportamento di gregge innescato da modelli simili basati sull'intelligenza artificiale in sole tre grandi società commerciali potrebbe amplificare in modo significativo gli shock di mercato
• Sulla base dei risultati della FCA, gli errori algoritmici di trading o i malfunzionamenti del sistema costano alle aziende in media 250.000 dollari per incidente, presentando un notevole rischio finanziario

Crescente adozione di piattaforme di trading basate su cloud per creare opportunità per il prodotto sul mercato

Opportunità

Le basi del trading algoritmico diventano più efficienti grazie ai sistemi tecnologici basati su cloud. Le piattaforme basate su cloud funzionano con tre caratteristiche principali che includono scalabilità ed efficienza in termini di costi, nonché soluzioni di elaborazione dei dati in tempo reale che aiutano i trader a sviluppare, testare e lanciare algoritmi sofisticati. Il cambiamento dell'infrastruttura consente alle aziende di ogni dimensione di ottenere risorse commerciali rapide senza richiedere costose implementazioni hardware o infrastrutture del sito fisico.

• La bozza di linee guida politiche pubblicata nel dicembre 2024 richiede ai broker di implementare identificatori di ordine tracciabili al 100% e kill switch automatici nei sistemi algoritmici, migliorando la trasparenza
• I nuovi quadri di conformità introdotti a metà del 2025 impongono la registrazione dello scambio degli algoritmi di vendita al dettaglio, offrendo la piena tracciabilità di ogni strategia implementata e migliorando la sicurezza degli investitori

 

Guasti tecnologici e anomalie di sistema potrebbero rappresentare una potenziale sfida per i consumatori

Sfida

Il trading algoritmico è esposto a difficoltà tecniche perché dipende fortemente da software sofisticati insieme a reti ad alta velocità. Il sistema subisce un danno finanziario perché piccoli errori di codifica insieme a malfunzionamenti dell'hardware comportano gravi conseguenze finanziarie. Il Knight Capital Group ha subito una perdita finanziaria di 440 milioni di dollari a causa di un bug del software durante l'incidente del 2012 che ha dimostrato i gravi rischi quando la tecnologia fallisce.

• Secondo le regole proposte, tutti gli algoritmi di vendita al dettaglio devono essere sottoposti a pre-approvazione da parte delle borse, un processo citato come potenzialmente dispendioso in termini di tempo e scoraggiante per le aziende più piccole prive di risorse
• Nelle società di trading proprietario, oltre il 90% delle strategie ad alta frequenza opera ancora su modelli a scatola nera, sollevando preoccupazioni sulla verificabilità e sulla manipolazione del mercato a causa della logica nascosta

 

 

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APPROFONDIMENTI REGIONALI SUL MERCATO DEGLI SCAMBI ALGORITMICI

America del Nord

Il Nord America è emerso come la regione più dominante nella quota di mercato del trading algoritmico grazie a una convergenza di fattori che spingono la sua leadership in questo settore dinamico. La regione governa il commercio di mercato perché mantiene basi tecnologiche avanzate abbinate a sostanziali investimenti in strumenti di trading e prestigiosi centri finanziari come New York e Chicago operano dai suoi confini.

Europa

Il trading algoritmico costituisce una parte importante dei mercati europei grazie alla sua solida struttura finanziaria e alle rigorose normative previste dalla MiFID II che ha definito le operazioni di trading algoritmico nella regione.

Asia

I mercati indiano e cinese sostengono la loro crescita attraverso i progressi tecnologici, mentre le attività commerciali europee beneficiano di forti normative finanziarie e sviluppi tecnologici in America. Questi investimenti utilizzano fondi per migliorare la tecnologia di trading e automatizzare le operazioni di trading che consentono alla regione di crescere nelle capacità del settore del trading algoritmico.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Attori chiave che trasformano il panorama del trading algoritmico attraverso l'innovazione e la strategia globale

I principali attori aziendali stanno plasmando il mercato del trading algoritmico attraverso l'innovazione strategica e la crescita del mercato. Il mercato attuale vede un'ondata di investimenti da parte delle organizzazioni nell'intelligenza artificiale (AI) insieme al machine learning (ML) per far avanzare lo sviluppo di algoritmi di trading avanzati. Un'azienda deve concentrarsi sia sul reclutamento di dipendenti d'élite sia sul mantenimento del personale attuale altamente qualificato. ILtrading ad alta frequenzaLa società Optiver ha reclutato Lance Braunstein da BlackRock per diventare il suo Global Chief Technology Officer con lo scopo di integrare le strategie tecnologiche in tutto il mondo.

• Jump Trading: secondo le informazioni fornite dalla Futures Industry Association, Jump Trading impiega più di 1.500 professionisti a livello globale ed è attivo in strategie algoritmiche ad alta frequenza su più classi di attività.
• Sun Trading: prima della sua integrazione in un'entità commerciale più grande, Sun Trading manteneva un team di oltre 100 dipendenti negli Stati Uniti e altri 20+ nel Regno Unito, sottolineando la sua portata nello spazio algoritmico

Elenco dei giocatori del mercato Trading algoritmico profilati

• 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

Agosto 2023:BingX ha perseguito un avanzamento del suo tradingecosistemacollaborando con la piattaforma di scambio di criptovalute ALGOGENE per fornire ai clienti migliori capacità di performance di trading.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un'ampia gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica delle componenti del mercato e identificando potenziali aree di crescita.

Il rapporto di ricerca approfondisce la segmentazione del mercato, utilizzando metodi di ricerca sia qualitativi che quantitativi per fornire un'analisi approfondita. Valuta inoltre l'impatto delle prospettive finanziarie e strategiche sul mercato. Inoltre, il rapporto presenta valutazioni nazionali e regionali, considerando le forze dominanti della domanda e dell'offerta che influenzano la crescita del mercato. Il panorama competitivo è meticolosamente dettagliato, comprese le quote di mercato dei principali concorrenti. Il rapporto incorpora nuove metodologie di ricerca e strategie dei giocatori su misura per il periodo di tempo previsto. Nel complesso, offre approfondimenti preziosi e completi sulle dinamiche del mercato in modo formale e facilmente comprensibile.