アルゴリズム取引の世界市場規模調査＆予測、タイプ別（株式市場、外国為替、上場ファンド、債券、暗号通貨、その他）、デプロイメント別（クラウド、オンプレミス）、エンドユーザー別（短期トレーダー、長期トレーダー、個人投資家、機関投資家）、地域分析、2022-2029年

Global Algorithmic Trading Market Size study & Forecast, by Type (Stock Market, Foreign Exchange, Exchange-Traded Fund, Bonds, Cryptocurrencies, Others) by Deployment (Cloud, On-premise), by End-user (Short-term Traders, Long-term Traders, Retail Investors, Institutional Investors) and Regional Analysis, 2022-2029

世界のアルゴリズム取引市場は、2021年に約18.9億米ドルと評価され、予測期間2022-2029年には7.2％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。アルゴリズム取引とは、時間、価格、出来高を考慮し、あらか... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Bizwit Research & Consulting LLP ビズウィットリサーチ&コンサルティング	2023年5月13日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	200	英語

サマリー

世界のアルゴリズム取引市場は、2021年に約18.9億米ドルと評価され、予測期間2022-2029年には7.2％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。アルゴリズム取引とは、時間、価格、出来高を考慮し、あらかじめプログラムされた自動売買指示を使って注文を実行するプロセスです。このタイプの取引は、人間のトレーダーの代わりにコンピュータのスピードと計算能力を利用することで、効率を高めることを目的としています。金融機関におけるアルゴリズム取引の採用が急増し、高速で信頼性の高い効果的な注文執行と取引コストの削減が求められるようになり、取引技術への投資が増加していることが、世界的に市場の成長を促進している主な要因となっています。

さらに、政府による規制の強化も市場成長の触媒として作用しています。
例えば、MiFID II-欧州連合の枠組みでは、2021年にアルゴリズムや高頻度取引に関する包括的な規制を導入し、金融市場を支配する。また、2022年9月には、SEBIが証券会社に対して、アルゴリズム取引に関連するサービスを投資家に提供し、スペルミスの事例を防止するためのいくつかのガイドラインを宣言しました。さらに、金融サービスにおけるAIやMLの台頭の高まりや、クラウドベースのソリューションに対する需要の急増は、予測される年月の間に様々な有利な機会をもたらしています。しかし、適切なリスク評価機能の欠如や、アルゴリズムの正確性と一貫性の欠如が、2022年から2029年の予測期間を通じて市場の成長に挑戦しています。

アルゴリズム取引の世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、およびその他の地域です。北米は、取引技術への投資の増加や、世界貿易に対する政府の支援の高まりにより、収益面で市場を支配しています。一方、アジア太平洋地域は、商社によるアルゴ取引技術の導入が進んでいること、コンピュータによる取引が増加していることなどの要因により、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されます。

本レポートに含まれる主な市場関係者は以下の通りです：
Tradetron (米国)
ティックブレイズLLC（米国）
ワイデン（米国）
トレードステーション(米国)
インフォリーチ・インク（米国）
シンフォニー (米国)
アルゴトレーダーズ（米国）
アルゴ・ソフトウェア・エンジニアリング (米国)
FXCMグループ (米国)
タタ・コンサルタンシー・サービシズ・リミテッド(米国)

市場における最近の動向
 2022年10月、スコッチバンクはカナダの株式市場向けにBestEx Researchと共同でアルゴリズム取引プラットフォームを導入しました。この新サービスは、リサーチベースのロジックによりコストを大幅に削減しつつ、顧客にトップクラスの取引パフォーマンスを提供します。
 2022年3月、トレーディング・ソフトウェアのプロバイダーであるトレーディング・テクノロジーズ・インターナショナルは、アルゴリズム取引商品の技術を提供するRCM-Xを買収したことを発表しました。このRCM-Xの買収により、クラス最高の実装ツールが提供されます。

世界のアルゴリズムトレーディング市場レポートスコープ：
過去データ 2019年～2020年～2021年
推計基準年 2021年
予測期間2022年〜2029年
レポート対象売上高予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、トレンド
対象セグメントタイプ、デプロイメント、エンドユーザー、地域
地域範囲北米、欧州、アジア太平洋、中南米、その他の地域
カスタマイズ範囲レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間分まで）。国別、地域別、セグメント別スコープの追加・変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することである。本レポートは、調査対象国において、業界の質的・量的な側面を取り入れるよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題など、重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場での潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明します：

タイプ別
株式市場
外国為替
上場投資信託
債券
暗号通貨（Cryptocurrencies
その他
デプロイメント別
クラウド
オンプレミス
エンドユーザー別
短期トレーダー
長期トレーダー
個人投資家
機関投資家（Institutional Investors
地域別
北アメリカ
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE
アジア・パシフィック
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロアパック
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
RoLA
その他の地域（Rest of the World

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Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.1. Algorithmic Trading Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.2. Algorithmic Trading Market, by Type, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.3. Algorithmic Trading Market, by Deployment, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.4. Algorithmic Trading Market, by End-user, 2019-2029 (USD Billion)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Algorithmic Trading Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Scope of the Study
2.2.2. Industry Evolution
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Algorithmic Trading Market Dynamics
3.1. Algorithmic Trading Market Impact Analysis (2019-2029)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Surging adoption of algorithmic trading in financial institutions
3.1.1.2. Rise in government regulations
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. Lack of appropriate risk valuation capabilities
3.1.2.2. Lack of accuracy and consistency in algorithms
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Rising emergence of AI and ML in financial services
3.1.3.2. Surge in demand for cloud-based solutions
Chapter 4. Global Algorithmic Trading Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model (2019-2029)
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.4. Top investment opportunity
4.5. Top winning strategies
4.6. Industry Experts Prospective
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Risk Assessment: COVID-19 Impact
5.1. Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
5.2. Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario
Chapter 6. Global Algorithmic Trading Market, by Type
6.1. Market Snapshot
6.2. Global Algorithmic Trading Market by Type, Performance - Potential Analysis
6.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by Type 2019-2029 (USD Billion)
6.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
6.4.1. Stock Market
6.4.2. Foreign Exchange
6.4.3. Exchange-Traded Fund
6.4.4. Bonds
6.4.5. Cryptocurrencies
6.4.6. Others
Chapter 7. Global Algorithmic Trading Market, by Deployment
7.1. Market Snapshot
7.2. Global Algorithmic Trading Market by Deployment, Performance - Potential Analysis
7.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by Deployment 2019-2029 (USD Billion)
7.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
7.4.1. Cloud
7.4.2. On-premise
Chapter 8. Global Algorithmic Trading Market, by End-user
8.1. Market Snapshot
8.2. Global Algorithmic Trading Market by End-user, Performance - Potential Analysis
8.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by End-user 2019-2029 (USD Billion)
8.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
8.4.1. Short-term Traders
8.4.2. Long-term Traders
8.4.3. Retail Investors
8.4.4. Institutional Investors
Chapter 9. Global Algorithmic Trading Market, Regional Analysis
9.1. Algorithmic Trading Market, Regional Market Snapshot
9.2. North America Algorithmic Trading Market
9.2.1. U.S. Algorithmic Trading Market
9.2.1.1. Type breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.1.2. Deployment breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.1.3. End-user breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.2. Canada Algorithmic Trading Market
9.3. Europe Algorithmic Trading Market Snapshot
9.3.1. U.K. Algorithmic Trading Market
9.3.2. Germany Algorithmic Trading Market
9.3.3. France Algorithmic Trading Market
9.3.4. Spain Algorithmic Trading Market
9.3.5. Italy Algorithmic Trading Market
9.3.6. Rest of Europe Algorithmic Trading Market
9.4. Asia-Pacific Algorithmic Trading Market Snapshot
9.4.1. China Algorithmic Trading Market
9.4.2. India Algorithmic Trading Market
9.4.3. Japan Algorithmic Trading Market
9.4.4. Australia Algorithmic Trading Market
9.4.5. South Korea Algorithmic Trading Market
9.4.6. Rest of Asia Pacific Algorithmic Trading Market
9.5. Latin America Algorithmic Trading Market Snapshot
9.5.1. Brazil Algorithmic Trading Market
9.5.2. Mexico Algorithmic Trading Market
9.5.3. Rest of Latin America Algorithmic Trading Market
9.6. Rest of The World Algorithmic Trading Market

Chapter 10. Competitive Intelligence
10.1. Top Market Strategies
10.2. Company Profiles
10.2.1. Tradetron (U.S.)
10.2.1.1. Key Information
10.2.1.2. Overview
10.2.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
10.2.1.4. Product Summary
10.2.1.5. Recent Developments
10.2.2. Tickblaze LLC (U.S.)
10.2.3. Wyden (U.S.)
10.2.4. TradeStation (U.S.)
10.2.5. InfoReach, Inc. (U.S.)
10.2.6. Symphony (U.S.)
10.2.7. ALGOTRADERS (U.S.)
10.2.8. Argo Software Engineering (U.S.)
10.2.9. FXCM Group (U.S.)
10.2.10. Tata Consultancy Services Limited (U.S.)
Chapter 11. Research Process
11.1. Research Process
11.1.1. Data Mining
11.1.2. Analysis
11.1.3. Market Estimation
11.1.4. Validation
11.1.5. Publishing
11.2. Research Attributes
11.3. Research Assumption

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Table of Contents

Summary

Global Algorithmic Trading Market is valued at approximately USD 1.89 billion in 2021 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 7.2% over the forecast period 2022-2029. Algorithmic trading is a process of executing orders using automated, pre-programmed trading instructions that take time, price, and volume into consideration. This type of trading aims to increase efficiency by using computers' speed and computational power instead of human traders. The surging adoption of algorithmic trading in financial institutions, rising for fast, reliable, and effective order execution and reduced transaction costs, coupled with the growing investments in trading technologies are the primary factors that are fostering market growth across the globe.

In addition, the rise in government regulations is acting as a catalyzing factor for market growth.
For instance, MiFID II- a European Union framework to rule financial markets by the implementation of a comprehensive set of algorithmic and high-frequency trading regulations in 2021. Also, in September 2022, SEBI declared several guidelines for stock brokers to offer services relating to algorithmic trading to investors and prevent misspelling instances. Moreover, the rising emergence of AI and ML in financial services, as well as the surge in demand for cloud-based solutions are presenting various lucrative opportunities over the forecasting years. However, the lack of appropriate risk valuation capabilities and lack of accuracy and consistency in algorithms are challenging the market growth throughout the forecast period of 2022-2029.

The key regions considered for the Global Algorithmic Trading Market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and the Rest of the World. North America dominated the market in terms of revenue, owing to the growing investments in trading technologies, as well as rising government support for global trade. Whereas, the Asia Pacific is also expected to grow with the highest CAGR during the forecast period, owing to factors such as the rising deployment of algo trading technology by trading companies, along with and increase in computerized trading in the market space.

Major market players included in this report are:
Tradetron (U.S.)
Tickblaze LLC (U.S.)
Wyden (U.S.)
TradeStation (U.S.)
InfoReach, Inc. (U.S.)
Symphony (U.S.)
ALGOTRADERS (U.S.)
Argo Software Engineering (U.S.)
FXCM Group (U.S.)
Tata Consultancy Services Limited (U.S.)

Recent Developments in the Market:
 In October 2022, Scotiabank introduced an algorithmic trading platform in collaboration with BestEx Research for the Canadian stock market. This new service offers top-tier trading performance for customers while significantly reducing costs thanks to research-based logic.
 In March 2022, Trading Technologies International, Inc.- a provider of trading software stated that it had acquired RCM-X, a provider of technology for algorithmic trading products. This acquisition of RCM-X provides best-in-class implementation tools.

Global Algorithmic Trading Market Report Scope:
Historical Data 2019-2020-2021
Base Year for Estimation 2021
Forecast period 2022-2029
Report Coverage Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
Segments Covered Type, Deployment, End-user, Region
Regional Scope North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Rest of the World
Customization Scope Free report customization (equivalent up to 8 analyst’s working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Type:
Stock Market
Foreign Exchange
Exchange-Traded Fund
Bonds
Cryptocurrencies
Others
By Deployment:
Cloud
On-premise
By End-user:
Short-term Traders
Long-term Traders
Retail Investors
Institutional Investors
By Region:
North America
U.S.
Canada
Europe
UK
Germany
France
Spain
Italy
ROE
Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
RoAPAC
Latin America
Brazil
Mexico
RoLA
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