알고리즘 트레이딩 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(온프레미스 및 클라우드 기반), 애플리케이션별(투자 은행, 펀드, 개인 투자자 및 기타) 및 지역 통찰력 및 2035년 예측

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알고리즘 거래 시장 개요

알고리즘 거래 시장은 2026년에 136억 9천만 달러로 평가되었으며, 2026년부터 2035년까지 꾸준한 CAGR 3.7%로 2035년까지 190억 4천만 달러에 달할 것입니다.

2025년 미국 알고리즘 트레이딩 시장 규모는 42억 2천만 달러, 2025년 유럽 알고리즘 트레이딩 시장 규모는 35억 달러, 2025년 중국 알고리즘 트레이딩 시장 규모는 39억 1천만 달러로 예상됩니다.

금융상품 거래의 자동화된 과정을 알고리즘 트레이딩(알고 트레이딩) 또는 자동 트레이딩이라고 합니다. 프로그래밍된 알고리즘은 수동 거래자보다 빠른 속도로 자동화된 거래를 수행하기 위해 거래량 및 시장 조건과 함께 가격 데이터 및 시간 순서를 포함하는 기술 기준을 적용합니다.

주요 결과

코로나19 영향

알고리즘 거래 산업은 코로나19 팬데믹 기간 동안 전자 및 자동 거래로의 전환으로 인해 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

팬데믹으로 인해 전통적인 거래 운영에 적응해야 했습니다. 뉴욕증권거래소(NYSE)는 2020년 3월 장내 거래 운영을 중단한 후 건강 위협을 줄이기 위해 완전한 전자 거래를 제공하기 시작했습니다. 위기 상황에서 시장 연속성은 전자 운영으로의 전환을 통해 그 가치가 입증된 탄력적인 알고리즘 거래 시스템에 크게 의존했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위한 인공 지능과 머신 러닝의 통합

이제 조직에서는 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 사용하여 알고리즘 거래 시스템 기능을 향상시키고 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습 시스템은 조직이 대규모 데이터 평가를 수행하여 정교한 패턴을 감지하여 예측 가능한 결정을 내리고 실시간 거래 활동을 실행할 수 있도록 지원합니다. AI가 주도하는 이러한 모델은 시장 변동에 대응하도록 발전하여 거래 실행 성능과 정확성이 향상되었습니다.

• 영란은행(Bank of England)에 따르면 현재 영국 일일 거래량의 50% 이상이 알고리즘 및 자동화 시스템을 통해 실행되고 있으며 이는 2020년 약 35%에서 증가한 수치입니다.
• 국제통화기금(IMF)에 따르면 알고리즘 거래 시스템은 이제 AI 통합의 속도와 확장성에 힘입어 피크 시간 동안 전 세계 거래의 80% 이상을 처리합니다.

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알고리즘 거래 시장 세분화

유형별

유형에 따라 시장은 온프레미스 및 클라우드 기반으로 분류될 수 있습니다.

• 온프레미스- 조직은 하드웨어 프레임워크에 연결된 자체 소유 서버 내에서 거래 소프트웨어를 실행하여 온프레미스 알고리즘 거래를 수행합니다.

• 클라우드 기반 - 원격 타사 클라우드 제공업체 서버를 사용하여 알고리즘 거래 소프트웨어를 배포하면 거래 알고리즘을 실행하고데이터 관리.

애플리케이션 별

적용에 따라 시장은 투자 은행, 펀드, 개인 투자자 및 기타로 분류될 수 있습니다.

• 투자 은행 - 투자 은행은 알고리즘 거래를 사용하여 고객 및 자체 포트폴리오에 대한 대량 거래를 관리합니다.

• 펀드 - 펀드는 알고리즘을 활용하여 복잡한 거래 전략을 구현하고 포트폴리오를 관리합니다.

• 개인 입력투자자-기술의 발전으로 인해 개인 투자자도 알고리즘 거래에 접근할 수 있게 되었습니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

기술 발전 시장 선진화를 견인하다

알고리즘 트레이딩 시장 성장의 주요 추진 요인 중 하나는 기술 발전입니다. 고속 컴퓨팅 시스템과 함께 인공지능(AI), 기계 학습(ML)을 포함하는 기술의 빠른 발전은 알고리즘 거래 관행을 현대화합니다. AI와 ML 기술의 결합을 통해 빅데이터 분석을 통해 즉시 운영하면서 가격 예측 및 거래 접근 방식 개선과 함께 시장 패턴을 감지할 수 있습니다.

• 영국 금융행위감독청(FCA)에 따르면 AI로 강화된 거래 모델은 기존 알고리즘 시스템에 비해 주문 실행 대기 시간을 약 45% 줄였습니다.
• FIA(선물 산업 협회)는 주요 거래 회사가 현재 150개 이상의 글로벌 전자 장소에 액세스하고 있으며 유동성 접근 증가로 인해 광범위한 알고리즘 채택에 기여하고 있다고 보고했습니다.

시장 확대를 위한 속도와 효율성 요구

공격적인 금융시장 상황에서 속도는 성공을 위한 필수 요소로 작용합니다. 알고리즘 거래를 통해 많은 거래자들은 주문을 신속하게 실행할 수 있으므로 시장 변동 중에 발생하는 가격 왜곡을 최소화하고 수익성 있는 시장 기회를 즉시 포착할 수 있습니다. 헤지펀드와 같은 기관 펀드와 투자 은행은 많은 거래 주문을 효과적으로 처리하고 운영 비용을 절감하며 인적 실수를 제거하기 위해 알고리즘 시스템에 의존합니다.

억제 요인

규제 문제로 인해 시장 성장에 잠재적인 장애가 될 수 있음

현지 및 변화하는 규제 프레임워크는 신속한 거래 운영으로 인한 시장 위험을 줄이는 것을 목표로 하기 때문에 알고리즘 거래를 모니터링합니다. 유럽의 MiFID II 또는 미국의 SEC 규정과 같은 엄격한 규칙을 준수하면 운영 복잡성이 증가합니다. 규제법에 대한 불확실성으로 인해 새로운 시장 참여자가 입지를 확보하지 못하는 경우도 있고, 기존 기업은 규정 준수 솔루션에 아낌없이 투자해야 하므로 혁신 잠재력과 금전적 보상이 모두 감소합니다.

• 영란은행(Bank of England)이 지적한 바와 같이, 단 3개의 주요 무역 회사에서 유사한 AI 기반 모델로 촉발된 집단 행동은 시장 충격을 크게 증폭시킬 수 있습니다.
• FCA의 조사 결과에 따르면 알고리즘 거래 오류 또는 시스템 오작동으로 인해 기업은 사고당 평균 250,000달러의 손실을 입게 되어 상당한 재정적 위험을 초래합니다.

시장에서 제품에 대한 기회를 창출하기 위한 클라우드 기반 거래 플랫폼의 채택 증가

기회

클라우드 기반 기술 시스템으로 인해 알고리즘 거래의 기반이 더욱 효율적이 됩니다. 클라우드 기반 플랫폼은 확장성, 비용 효율성, 거래자가 정교한 알고리즘을 개발, 테스트 및 실행하는 데 도움이 되는 실시간 데이터 처리 솔루션을 포함하는 세 가지 주요 기능으로 작동합니다. 인프라 전환을 통해 모든 규모의 기업은 값비싼 하드웨어 구현이나 물리적 사이트 인프라가 필요하지 않음에도 불구하고 빠른 거래 리소스를 확보할 수 있습니다.

• 2024년 12월에 발행된 정책 지침 초안에서는 브로커가 알고리즘 시스템에 100% 추적 가능한 주문 식별자와 자동 킬 스위치를 구현하여 투명성을 강화하도록 요구합니다.
• 2025년 중반에 도입된 새로운 규정 준수 프레임워크는 소매 알고리즘의 교환 등록을 의무화하여 배포된 모든 전략의 완전한 추적성을 제공하고 투자자 안전을 향상시킵니다.

 

기술적 실패와 시스템 결함은 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다.

도전

알고리즘 거래는 빠른 속도의 네트워크와 정교한 소프트웨어에 크게 의존하기 때문에 기술적인 어려움에 노출됩니다. 하드웨어 오작동과 함께 코딩의 작은 실수로 인해 큰 금전적 결과가 발생하므로 시스템은 재정적 피해를 입습니다. Knight Capital Group은 2012년 소프트웨어 버그로 인해 기술 실패 시 심각한 위험이 있음을 입증한 사건으로 인해 4억 4천만 달러의 재정적 손실을 입었습니다.

• 제안된 규칙에 따라 모든 소매 알고리즘은 거래소의 사전 승인을 받아야 합니다. 이 프로세스는 잠재적으로 시간 집약적이며 리소스가 부족한 소규모 회사에게는 낙담스러운 것으로 언급됩니다.
• 자기매매 회사 전반에 걸쳐 고빈도 전략의 90% 이상이 여전히 블랙박스 모델에서 운영되고 있어 숨겨진 논리로 인한 감사 가능성 및 시장 조작에 대한 우려가 커지고 있습니다.

 

 

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알고리즘 거래 시장 지역 통찰력

북아메리카

북미는 이 역동적인 산업에서 리더십을 추진하는 요인의 수렴으로 인해 알고리즘 트레이딩 시장 점유율에서 가장 지배적인 지역으로 부상했습니다. 이 지역은 거래 도구에 대한 상당한 투자와 함께 첨단 기술 기반을 유지하고 뉴욕과 시카고의 경계에서 운영되는 유명한 금융 허브이기 때문에 시장 거래를 지배합니다.

유럽

알고리즘 거래는 탄탄한 재무 구조와 해당 지역의 알고리즘 거래 운영을 정의한 MiFID II의 엄격한 규정으로 인해 유럽 시장의 주요 부분을 구성합니다.

아시아

인도와 중국 시장은 기술 발전을 통해 성장을 유지하는 반면, 유럽 무역 활동은 미국의 강력한 금융 규제와 기술 발전의 혜택을 받습니다. 이러한 투자는 자금을 사용하여 거래 기술을 개선하고 거래 운영을 자동화하여 해당 지역의 알고리즘 거래 부문 역량을 성장시킬 수 있습니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 글로벌 전략을 통해 알고리즘 거래 환경을 변화시키는 주요 플레이어

주요 엔터프라이즈 플레이어는 전략적 혁신과 시장 성장을 통해 알고리즘 트레이딩 시장을 형성하고 있습니다. 현재 시장에서는 고급 거래 알고리즘 개발을 발전시키기 위해 기계 학습(ML)과 함께 인공 지능(AI)에 대한 조직의 투자가 급증하고 있습니다. 회사는 엘리트 직원을 채용하는 동시에 고도로 숙련된 현재 인력을 유지하는 데 집중해야 합니다. 그만큼고주파 거래Optiver는 전 세계적으로 기술 전략을 통합할 목적으로 BlackRock에서 Lance Braunstein을 글로벌 최고 기술 책임자(Global CTO)로 영입했습니다.

• 점프 트레이딩(Jump Trading): 선물 산업 협회(Futures Industry Association)의 공개에 따르면 점프 트레이딩(Jump Trading)은 전 세계적으로 1,500명 이상의 전문가를 고용하고 있으며 여러 자산 클래스에 걸쳐 고주파 알고리즘 전략에 적극적으로 참여하고 있습니다.
• Sun Trading: 대규모 거래 법인으로 통합되기 전에 Sun Trading은 미국에서 100명이 넘는 직원, 영국에서 추가로 20명 이상의 직원으로 구성된 팀을 유지하여 알고리즘 공간에서의 규모를 강조했습니다.

프로파일링된 알고리즘 트레이딩 시장 플레이어 목록

• 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

2023년 8월:BingX는 트레이딩 고도화를 추구했습니다.생태계암호화폐 거래소 플랫폼 ALGOGENE과 협력하여 고객에게 더 나은 거래 성능 기능을 제공합니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 철저한 분석을 제공하기 위해 질적 및 양적 연구 방법을 모두 활용하여 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무적, 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제공합니다. 주요 경쟁사의 시장 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 세심하게 자세하게 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상 기간에 맞춰 맞춤화된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 공식적이고 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 시장 역학에 대한 가치 있고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.