Taille du marché du trading algorithmique, analyse des parts et de l\'industrie, par composant (solutions et services), par type d\'entreprise (grandes entreprises et petites et moyennes entreprises), par type (bourse, change, fonds négociés en bourse, obligations, crypto-monnaies et Autres), par déploiement (sur site et cloud), par utilisateur final (négociants à court terme, commerçants à long terme, investisseurs particuliers et investisseurs institutionnels) et prévisions régionales, 2024-2032

La taille du marché mondial du trading algorithmique était évaluée à 2,19 milliards USD en 2023. Le marché devrait passer de 2,36 milliards USD en 2024 à 4,06 milliards USD d’ici 2032, avec un TCAC de 7 % au cours de la période de prévision. La taille du marché du trading algorithmique aux États-Unis devrait croître considérablement, pour atteindre une valeur estimée à 1 042,8 millions de dollars d’ici 2032, grâce à l’adoption du trading algorithmique dans les institutions financières.

L’étendue du marché se compose de plateformes de trading algorithmiques fournies par des sociétés telles que Tradetron, Wyden, TradeStation, Symphony et FXCM Group. Le type de trading algorithmique est une méthode d'achat et de vente d'ordres utilisant un ordinateur programmé pour suivre un ensemble défini d'instructions permettant d'insérer une transaction afin de réaliser des bénéfices à une vitesse et une fréquence plus élevées. Il est également connu sous le nom de trading boîte noire, trading automatisé ou trading algo. Ces algorithmes aident les utilisateurs à acheter, créer et envoyer automatiquement des ordres sur le marché via la plateforme de courtage.

Le Security and Exchange Board of India (SEBI) a créé plusieurs opportunités pour les courtiers en valeurs mobilières en proposant des services de négociation aux investisseurs via des plateformes non réglementées. Ces plateformes non réglementées proposent des services de trading algorithmique aux parties prenantes pour l'exécution automatique des transactions. De telles stratégies et services sont commercialisés avec des « affirmations » de retours sur investissement élevés. Par exemple,

• En septembre 2022, SEBI a annoncé des lignes directrices à l'intention des courtiers en valeurs mobilières qui fournissent des services de trading algorithmique aux investisseurs afin d'éviter les fautes d'orthographe.

La pandémie de COVID-19 a eu un impact positif sur le marché mondial, car la mise en œuvre de ces solutions de trading s’est accrue face à des situations sans précédent. Cela a amélioré le taux de croissance du marché en raison de l’évolution accrue vers le trading d’algorithmes permettant de prendre des décisions rapidement en réduisant les erreurs humaines.

De plus, plusieurs OAR et participants du marché ont été contraints de modifier leurs protocoles de surveillance, opérationnels et de conformité pour s'adapter à leurs installations de négociation et de soutien ou à leur personnel travaillant à domicile. Par exemple,

• Selon le dossier déposé par la Bourse de New York (NYSE) auprès de la Commission en mars, la propagation du COVID-19 dans la région métropolitaine de New York a contraint ses employés à passer au trading entièrement électronique et à fermer temporairement sa principale salle des marchés physique.

IMPACT DE L’IA GÉNÉRATIVE

Intégration de l'IA générative avec le trading algorithmique pour améliorer les opérations et créer des opportunités de croissance du marché

L'adoption de IA générative a profondément impacté le marché du trading algorithmique. L'IA générative peut analyser des ensembles de données massifs englobant les mouvements historiques des prix, les volumes de transactions et les indicateurs économiques. Cela permet d’identifier des modèles complexes et de générer des prévisions plus précises des tendances futures du marché. Ces prédictions peuvent aider les traders à prendre des décisions commerciales éclairées et potentiellement conduire à des rendements plus élevés.

De plus, l’IA générative peut ajuster dynamiquement les algorithmes de trading en apprenant et en s’adaptant continuellement à l’évolution des conditions du marché. Cela permet de créer des stratégies plus robustes, capables de surpasser les règles statiques et préprogrammées. Par exemple,

• Avec les progrès de l’IA générative, on estime que d’ici 2023, 30 % de tout le contenu en ligne, tel que les images, les articles et les vidéos, sera généré par des algorithmes d’IA. Cela modernisera les processus de contenu en ligne et offrira aux clients une vaste gamme de contenus diversifiés et appropriés.

Ainsi, ce facteur stimulera la croissance du marché mondial du trading algorithmique.

Tendances du marché du trading algorithmique

L'émergence de l'IA et du ML dans les services financiers pour stimuler la croissance du marché

La plupart des services financiers utilisent le Machine Learning (ML) et Intelligence artificielle (IA) pour importer des données provenant de canaux numériques. Il est utilisé par de nombreuses entreprises opérant dans différents domaines, tels que l'assurance, la gestion d'actifs et la banque. Cela est dû à la tendance croissante des investissements basés sur les données au cours de la dernière décennie. Ce facteur, à son tour, a alimenté la demande pour de telles plateformes de trading ou à haute fréquence. Ces organisations commerciales basées sur l’IA analysent d’énormes volumes de données plus rapidement que les humains.

L'intégration des technologies d'IA et de ML avec le trading par algorithmes aide les utilisateurs à reconnaître les modèles et les stratégies de trading, et à prédire les tendances du marché pour prendre des décisions précises et basées sur des données sur les marchés financiers. Cette intégration avec l'algo-trading permet de conserver le potentiel de produits d'investissement et financiers personnalisés pour un trading plus rapide et plus efficace.

Par conséquent, l’adoption croissante de l’IA et du ML dans les services financiers jouera un rôle essentiel dans la croissance du marché du trading d’algorithmes.

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Facteurs de croissance du marché du trading algorithmique

Adoption du trading algorithmique dans les institutions financières pour favoriser la croissance du marché

Les algorithmes sont plus rentables pour les métiers nécessitant peu d’entretien, ce qui a entraîné des changements d’effectifs et des réductions dans les bureaux de vente. La possibilité de soumettre automatiquement des ordres aux bourses directement plutôt qu'aux courtiers a été une innovation cruciale dans la réduction du coût des transactions. Les fonctions de back-office et les services post-négociation, tels que le règlement et la compensation, ont également bénéficié de l'automatisation. De plus, les courtiers utilisent des algorithmes pour faire correspondre les ordres d’achat et de vente sans publier de cotations. En contrôlant les fuites d'informations et en prenant à la fois le côté offre et le côté offre de la transaction, les algorithmes des courtiers améliorent la liquidité et offrent des commissions plus élevées aux courtiers.

L'utilisation croissante d'ordinateurs à haute fréquence et de trading algorithmique au sein des institutions financières, telles que les maisons de courtage et les banques, a conduit à un développement majeur dans l'exécution des transactions grâce à l'évaluation systématique de leurs risques. En outre, on suppose que des facteurs tels que l’utilisation accrue de logiciels de trading automatisés par les organisations bancaires, la consommation croissante de solutions basées sur le cloud et le besoin accru de logiciels de surveillance du marché contribuent au développement du marché.

L'adoption d'une plateforme de trading algorithmique dans les petites et moyennes entreprises financières permet d'effectuer les transactions automatiquement en réduisant le coût de liquidité.

FACTEURS DE RETENUE

Manque de capacités appropriées d’évaluation des risques pour entraver la croissance du marché

Le trading d'algorithmes est sujet à des risques et des incertitudes, dans lesquels les pertes augmentent rapidement sans contrôles appropriés. Le trading à haute fréquence est une méthode de trading financier algorithmique qui utilise des outils de trading électroniques et des données financières à fréquence rapide pour négocier à des taux de rotation élevés, à des vitesses élevées et à des ratios ordres/échanges élevés. Les sociétés d'investissement retirent les ordres qui compromettent les seuils de gestion des risques. De plus, le trading algorithmique à haute fréquence (HFT) suscite des inquiétudes, notamment un risque systémique croissant. En outre, une volatilité inhabituelle des marchés érode la confiance des investisseurs dans l’intégrité du marché.

Ainsi, le manque de capacités d’évaluation des risques dans les systèmes de trading algorithmiques entravera la croissance du marché.

Analyse de la segmentation du marché du trading algorithmique

Par analyse de composants

Demande croissante de solutions de trading Algo parmi plusieurs entreprises pour stimuler le progrès du marché

Sur la base des composants, le marché est classé en solutions et services.

Le segment des solutions domine le marché en capturant la plus grande part de marché mondiale du trading algorithmique et devrait renforcer sa domination au cours de la période de prévision. Cela est dû au fait que les solutions de trading algo aident les entreprises à réduire les coûts de trading en minimisant les dérapages, en optimisant l'exécution des transactions et en automatisant les processus manuels. Cette rentabilité permet aux entreprises d'obtenir de meilleures performances commerciales et d'améliorer leur rentabilité globale. De plus, les acteurs du marché proposent des systèmes de trading algorithmiques sophistiqués pour répondre aux besoins des consommateurs. Des solutions évolutives et rentables sont essentielles pour les concessionnaires, car ils recherchent une solution qui leur permettra de répondre à leurs besoins exclusifs à un tarif évolutif et abordable. Ainsi, ce facteur stimulera la croissance du segment.

Analyse par type d'entreprise

Adoption croissante d'Algo Trading parmi les grandes entreprises pour stimuler la croissance segmentaire

Sur la base du type d’entreprise, le marché est divisé en grandes entreprises et PME.

Le segment des grandes entreprises a dominé le marché avec la part la plus élevée. Ces entreprises disposent des ressources nécessaires pour exploiter d’énormes ensembles de données pour le développement algorithmique. Adopter l’IA et apprentissage automatique Les outils permettent une analyse plus sophistiquée et la création de stratégies de trading complexes. De plus, le trading algorithmique permet aux grandes entreprises d'exécuter des transactions avec une rapidité et une efficacité élevées, en tirant parti d'algorithmes automatisés pour capitaliser sur les opportunités du marché en temps réel. Cette efficacité et cette rapidité permettent aux grandes entreprises de garder une longueur d'avance sur les tendances du marché et d'exécuter les transactions plus efficacement que la méthode de trading manuelle. Ce facteur accélérera donc la croissance du segment.

De plus, le segment des PME devrait enregistrer le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision. La disponibilité croissante des services de données et d'analyse permet aux petites entreprises de prendre des décisions commerciales actualisées, fondées sur des informations sur le marché en temps réel. En outre, les changements réglementaires et les initiatives visant à uniformiser les règles du jeu sur les marchés financiers permettent aux PME de rivaliser avec des acteurs plus importants. En outre, la demande croissante de stratégies commerciales de niche et de solutions modifiées constituera une plate-forme productive permettant aux PME de se tailler des niches de marché spécialisées. De plus, la rentabilité est cruciale, car les services basés sur le cloud et les décisions d'externalisation permettent aux PME d'accéder à des technologies de pointe sans investissements initiaux importants.

Analyse par type

Augmentation de la demande de marché boursier pour stimuler le besoin des traders

En fonction du type, le marché est classé en bourse, devises, fonds négociés en bourse, obligations, crypto-monnaies et autres.

Le segment boursier a capturé la part maximale des revenus en 2023. Les algorithmes gagnent en popularité sur les plateformes de trading en ligne et de nombreux gros clients les réclament. Ces algorithmes mathématiques examinent chaque prix et chaque transaction en bourse, reconnaissent les opportunités de liquidité et transforment les informations en résultats de trading intelligents. Le trading algorithmique réduit les coûts de négociation et permet aux gestionnaires d'actions de gérer leurs processus de négociation. La modernisation des algorithmes continue d’offrir des rendements aux entreprises ayant la taille nécessaire pour absorber les prix et en récolter les bénéfices.

Le Crypto-monnaies le segment devrait connaître une croissance significative au cours de la période de prévision. Il s'agit d'un ensemble défini d'instructions permettant d'effectuer des transactions afin de réaliser des bénéfices à des vitesses et à des fréquences irréalistes pour les traders humains. Le principal avantage du trading automatisé est qu’il permet aux utilisateurs d’exécuter certaines transactions cryptographiques à une vitesse fulgurante sur plusieurs indicateurs, y compris les prix cibles. Les créateurs de stratégie peuvent créer des algorithmes de trading à l'aide du générateur de stratégie Web. Une fois qu'un utilisateur crée un algorithme, celui-ci sera coté en bourse et les investisseurs pourront s'y abonner et effectuer ces transactions sur leurs comptes de courtage existants.

Par analyse de déploiement

Avantages des solutions basées sur le cloud pour booster leur utilisation dans le trading algorithmique

En termes de déploiement, le marché est divisé en sur site et dans le cloud.

Le segment cloud détient la part de marché maximale du trading d'algorithmes et devrait enregistrer le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision en raison de l'adoption par les organisations financières d'applications basées sur le cloud pour augmenter leur productivité et leur efficacité. De plus, les solutions basées sur le cloud gagnent en popularité auprès des traders car elles garantissent une automatisation efficace des processus, la maintenance des données et une gestion rentable. Ces facteurs propulseront l’adoption de logiciels de trading algorithmique basés sur le cloud au cours de la période de prévision.

Par analyse de l'utilisateur final

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Stratégies d'investissement parmi les traders à court terme pour favoriser la croissance du marché

Par utilisateur final, le marché est classé en traders à court terme, traders à long terme, investisseurs particuliers et investisseurs institutionnels. Le segment des traders à court terme enregistrera le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision. Le trading algorithmique permet aux traders à court terme d'exécuter des transactions à des vitesses ultra-rapides, souvent en millisecondes ou microsecondes. Cet avantage en termes de rapidité permet aux traders de capitaliser sur des opportunités de marché éphémères et d'exécuter des transactions plus efficacement que les méthodes de trading manuelles.

Le segment des investisseurs institutionnels détenait la plus grande part du marché en 2023. Les investisseurs institutionnels sont gérés par un groupe ou le compte d'une institution. Ces investisseurs achètent et vendent également des actions en leur nom. Les familles de fonds communs de placement, les fonds de pension, les fonds négociés en bourse et les compagnies d'assurance sont des investisseurs institutionnels. Par conséquent, les grandes sociétés de courtage et les investisseurs institutionnels utilisent principalement le trading algorithmique pour réduire les coûts de négociation. Les ordres de grande taille bénéficient considérablement du trading algorithmique.

APERÇU RÉGIONAL

Géographiquement, le marché a été étudié en Amérique du Nord, en Amérique du Sud, en Europe, au Moyen-Orient, en Afrique et en Asie-Pacifique.

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L’Amérique du Nord devrait dominer la part des revenus du marché mondial au cours de la période de prévision. La région devrait devenir leader en matière de développement et d’adoption de solutions de trading algorithmique en raison du grand nombre d’acteurs du marché, ce qui en fait un secteur compétitif. Cela a conduit à d’énormes investissements dans les technologies commerciales et à un meilleur soutien gouvernemental au commerce mondial. L’utilisation intensive du trading par algorithmes dans les institutions financières, les améliorations technologiques substantielles et la présence de banques stimuleront l’expansion du secteur régional.

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L'Asie-Pacifique devrait connaître une croissance notable au cours de la période de prévision en raison des investissements substantiels des secteurs privé et public pour améliorer leurs technologies commerciales, stimulant ainsi la demande de solutions pour automatiser les processus commerciaux. De plus, le déploiement croissant de la technologie de trading algorithmique par les sociétés commerciales crée des opportunités lucratives pour les principaux acteurs du marché. Par exemple,

• En mai 2022, TradeSmart, une société de courtage en ligne basée en Inde, a formé un partenariat avec KEEV pour aider les traders à améliorer leur parcours de trading en leur permettant de négocier de manière efficace et précise afin d'augmenter leurs rendements à l'aide de la plateforme de trading algorithmique de KEEV.

En outre, l’adoption croissante des technologies basées sur le cloud dans cette région contribue à la croissance du marché régional.

L’Europe devrait afficher un taux de croissance stable. Le marché européen est examiné en Allemagne, en France, au Royaume-Uni, en Italie et dans d'autres pays. L'utilisation de nouvelles approches et infrastructures commerciales dans ce domaine a augmenté en raison des plates-formes réglementaires, des développements technologiques et de la concurrence accrue des participants sur le marché commercial. Cela stimulera l’industrie commerciale de la région. De plus, les gouvernements mettent en œuvre des règles et réglementations spéciales pour garantir la sécurité et la performance, ce qui favorisera la croissance du marché régional. Par exemple,

• MiFID II, un cadre de l'Union européenne visant à régir les marchés financiers, a mis en œuvre un ensemble complet de réglementations algorithmiques et de trading à haute fréquence en 2021.

Le marché commercial du Moyen-Orient prend lentement de l'ampleur, la Turquie étant devenue le dernier pays à activer un système permettant aux commerçants d'acheter et de vendre à des vitesses élevées. De plus, la Bourse d'Istanbul a adopté le trading par algorithmes, également connu sous le nom de « Robo-trading », permettant le trading automatique d'obligations, d'actions et de devises. Ces stratégies permettent le trading à haute fréquence, dans lequel les algorithmes négocient les données trop rapidement pour qu'un trader humain puisse réagir.

L’Amérique du Sud devrait afficher un TCAC significatif au cours de la période de prévision. Le logiciel de trading améliore et automatise les capacités de trading d'instruments financiers, notamment les actions, les actifs numériques, les titres, les devises, etc. Il propose un ensemble complet d'algorithmes au Brésil, notamment le prix moyen pondéré dans le temps (TWAP), le prix moyen pondéré par le volume (VWAP), Participate et Custom Navigator, qui visent à réduire l'impact sur le marché, à maximiser la qualité d'exécution et à récupérer les performances commerciales. en fonction des particularités de chaque marché.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Accent croissant sur l’expansion mondiale pour renforcer les positions des acteurs du marché

Les principaux acteurs du marché s’efforcent d’étendre leur empreinte géographique en introduisant des solutions spécifiques à leur secteur. Ces acteurs collaborent et acquièrent des acteurs locaux pour acquérir une forte emprise régionale. Les innovations et les lancements de nouveaux produits les aideront à attirer une vaste clientèle, améliorant ainsi leurs marges de revenus. Ces entreprises se concentrent sur la création de stratégies de marketing efficaces et sur le développement de nouvelles solutions pour maintenir et accroître leur part de marché. L’augmentation du volume des échanges mondiaux devrait créer des opportunités lucratives pour les acteurs du marché. Ces entreprises se concentrent également sur de nombreuses initiatives stratégiques, telles que les fusions, acquisitions et partenariats, pour rester compétitives.

Liste des principales sociétés de commerce algorithmique :

• Tradetron (États-Unis)


• Tickblaze LLC (États-Unis)


• Wyden (NOUS.)


• TradeStation (États-Unis)


• InfoReach, Inc. (NOUS.)


• Symphonie (NOUS.)


• ALGOTRADERS (États-Unis)


• Argo Software Engineering (États-Unis)


• Groupe FXCM (NOUS.)


• Tata Consultancy Services Limited (États-Unis)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L’INDUSTRIE :

• Août 2023 : BingX, une plateforme mondiale d'échange de cryptomonnaies, a fait progresser son écosystème commercial en s'associant à ALGOGENE, une plateforme d'algo-trading, pour améliorer l'expérience de trading des clients.


• Août 2023 : MarketAxess Holdings Inc. a annoncé l'acquisition de Pragma pour accélérer le développement d'algorithmes d'exécution quantitatifs et d'analyses basées sur les données pour les titres à revenu fixe. L'acquisition a aidé les deux entreprises à intégrer, à innover et à fournir à leurs clients des solutions technologiques quantifiables basées sur l'IA et basées sur des données exclusives conçues pour raccourcir et améliorer leurs flux de travail.


• Octobre 2022 : La Banque Scotia a lancé une plateforme de négociation algorithmique avec BestEx Research pour le marché boursier canadien. La nouvelle offre s'appuie sur une logique basée sur la recherche pour réduire considérablement les coûts et offrir aux clients les meilleurs niveaux de performances commerciales.


• mars 2022 : Trading Technologies International, Inc., une société de logiciels de trading, a annoncé avoir acquis RCM-X, un fournisseur technologique de produits de trading quantitatifs et de stratégies d'exécution algorithmiques. Cette acquisition de RCM-X, avec son équipe exceptionnelle, prétend offrir les meilleurs outils de mise en œuvre de leur catégorie.


• juin 2022 : Instinet a annoncé sa décision d'acquérir les activités de trading de l'agence-courtier FIS. L'acquisition a aidé l'entreprise à améliorer la qualité de l'exécution de ses clients, à minimiser les fuites d'informations et à réduire les coûts d'exécution.


• Juillet 2021 : Rain Technologies a lancé un marché pour des modèles de financement et de trading algorithmiques entièrement automatisés. Cela permet aux consommateurs de vivre une expérience sans tracas. Les clients peuvent examiner le marché, déterminer des modèles quantitatifs et s'y abonner en appuyant simplement sur un bouton.

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