Mercato Algoritmico di Trading – Insights
Mercato globale di trading algoritmico è stato valutato a US$ 10,346,6 Mn nel 2018 e dovrebbe presentare una CAGR del 10,7% nel periodo previsto per raggiungere i 25,257,0 Mn nel 2027.
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Il trading algoritmico, il trading algo, il trading automatizzato o il trading di scatole nere è un progresso tecnologico nel mercato azionario. Si tratta di un processo programmato che funziona su un computer che segue un insieme specifico di istruzioni (un algoritmo) per mettere un commercio al fine di generare profitti a una velocità e frequenza che è impossibile per i commercianti umani. Il commercio algoritmico sta guadagnando una trazione significativa che è utile per i mercati finanziari, e adottato in paesi come gli Stati Uniti, l'India, il Regno Unito e la Corea del Sud. Accuratezza, velocità eccezionale e liquidità sono caratteristiche uniche di trading algoritmico, che si prevede di portare a una crescita significativa del mercato di trading algoritmico nel prossimo futuro.
Il mercato del trading algoritmico globale dovrebbe testimoniare una crescita significativa durante il periodo di previsione (2019-2027). Questo è attribuito all'adozione crescente di soluzioni, servizi e cloud computing per il trading algoritmico. I commercianti utilizzano servizi cloud per il backtesting, le strategie di trading e l'analisi delle serie run-time con l'esecuzione del commercio. I commercianti scelgono il cloud computing in quanto è capitale intensivo per costruire i propri data center per servizi come l'archiviazione dei dati, il backup e il recupero, la gestione dei dati e le reti di trading. Pertanto, è più facile affittare spazio su cloud piuttosto che sviluppare l'infrastruttura software o hardware. Secondo Coherent Market Insights, il mercato del cloud computing dovrebbe crescere da 58 miliardi di dollari nel 2013 a 191 miliardi di dollari entro il 2020, e il mercato dei servizi cloud professionali dovrebbe crescere da 15,36 miliardi di dollari nel 2017, a 41,59 miliardi di dollari entro il 2023. Quindi, l'adozione crescente di servizi basati su cloud dovrebbe guidare la crescita del mercato di trading algoritmico.
La crescente domanda di servizi basati su AI nel settore finanziario sta spingendo la crescita del mercato di trading algoritmico. Nel trading algoritmico, AI aiuta ad adottare le condizioni di mercato, imparare dalle esperienze e prendere decisioni commerciali di conseguenza. Case di trading come Blackrock, Tecnologie rinascimentali e Two Sigma tra gli altri utilizzano l'IA per la selezione di azioni. Secondo Coherent Market Insights, nel 2018, circa il 37% delle istituzioni finanziarie in India ha investito in tecnologie incentrata sull'intelligenza artificiale, e circa il 68% ha intenzione di adottarlo nel prossimo futuro. Pertanto, l'adozione crescente di AI nel settore finanziario dovrebbe guidare la crescita del mercato di trading algoritmico nel periodo di previsione. Inoltre, l'aumento dell'adozione di algoritmi di trading non equity da parte di asset manager istituzionali è un altro fattore che guida la crescita del mercato di trading algoritmico.
Inoltre, aumentare il reddito disponibile ha portato ad una maggiore attività di trading che lo rende un fattore importante che guida la crescita del mercato di trading algoritmico. Secondo l'India Brand Equity Foundation (IBEF), nel 2018, il reddito rurale totale dell'India era di circa 572 miliardi di dollari e si prevede di raggiungere 1,8 miliardi di dollari entro l'anno 2021. Il reddito pro capite rurale dell'India è stimato per aumentare a un CAGR del 4,4% a 631 US$ entro il 2020. Inoltre, secondo i DATI USA, nel 2017, la popolazione degli Stati Uniti era di 326 milioni con un'età mediana di 38,1 e un reddito familiare mediano di 60,336 dollari. Tra il 2016 e il 2017, la popolazione statunitense è cresciuta da 323 milioni a 326 milioni, con un aumento dello 0,02%, e il suo reddito familiare mediano è cresciuto da 57,617 a 60,336 dollari (un aumento del 4,72%).
Figurati. Global Napping Pods Valore di mercato (US$ Mn) Analisi e Previsione, per Applicazione, 2017 & 2027
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Sulla base dell'applicazione, il mercato globale di trading algoritmico è segmentato in Equities, Forex, Commodities, Fondi e altri. Il segmento azionario ha rappresentato la quota più grande nel 2018, come è una delle principali classi di asset per le azioni di trading delle aziende in un ambiente protetto, controllato e gestito. Un mercato azionario, noto anche come mercato azionario o mercato azionario, è un mercato in cui le azioni di società o entità vengono emesse e scambiate, sia attraverso scambi che attraverso concessionari o broker. Il luogo in cui le azioni in un mercato azionario sono scambiate è la "Stock Exchange". Ad esempio, le quote azionarie in India sono scambiate attraverso due borse di studio; Borsa Nazionale dell'India (NSE) e Borsa Bombay (BSE). In equità, il trading algoritmico viene utilizzato per eseguire un grande ordine di mercato utilizzando istruzioni di trading pre-programmate automatizzate per variabili quali prezzo, tempo e volume. Le azioni, il trading algoritmico è semplicemente un modo per ridurre al minimo i costi, l'impatto del mercato, così come il rischio nell'esecuzione di un ordine.
Sulla base della regione, mercato di trading algoritmico è segmentato in Nord America, Europa, Asia Pacifico, America Latina, Medio Oriente e Africa. Il mercato del trading algoritmico Nord America ha contribuito alla più grande quota di mercato nel 2018 a causa di progressi tecnologici e di crescente applicazione del trading di algoritmi tra vari utenti finali come banche e istituzioni finanziarie nella regione. Secondo SelectUSA, i mercati finanziari negli Stati Uniti sono i più grandi e liquidi al mondo. Nel 2017, il settore finanziario e assicurativo negli Stati Uniti ha rappresentato il 7,5% (o 1,45 miliardi di dollari) del prodotto interno lordo del paese. Nel mese di aprile 2018, BMO Capital Markets, il braccio di investimento e corporate banking di BMO Financial Group, ha annunciato una partnership strategica pluriennale con Clearpool Group, un fornitore di software di trading elettronico avanzato. In base a questo accordo, Clearpool fornirà a BMO un'infrastruttura di gestione algoritmica completamente personalizzabile (AMS) per eseguire le azioni del Canada per i clienti istituzionali di BMO. Inoltre, diversi fornitori di soluzioni di trading algoritmiche in Nord America si concentrano sull'integrazione delle funzionalità Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML) con le loro piattaforme di trading algoritmiche esistenti. Ad esempio, nel maggio 2018, Bloomberg ha annunciato il lancio di una nuova applicazione di previsione dei prezzi per i professionisti degli investimenti, che è alimentato da AI. “Alpaca Forecast AI Prediction Matrix” è un’applicazione (app), che fornisce previsioni di prezzo di mercato a breve termine per i principali mercati come EUR/USD, AUD/JPY, USD/JPY, CME Nikkei 225 Futures Index, e US 10-year tesoreria, utilizzando il Market Data Feed di Bloomberg (B-PIPE). Tali fattori sono tenuti ad aiutare nella crescita del mercato di trading algoritmico in Nord America nel periodo di previsione.
Inoltre, nel mese di aprile 2016, ilCommissione degli Stati Uniti (SEC) approvato una regola proposta dallaAutorità di regolamentazione dell'industria finanziaria (FINRA)per ridurre la manipolazione del mercato che richiede sviluppatori di trading algoritmico di registrare come trader di sicurezza.
Giocatori chiave nel Global Algoritmic Trading Market:
Alcuni dei giocatori chiave che operano nel mercato globale di trading algoritmico includono AlgoTrader GmbH, Trading Technologies International, Inc., Tethys Technology, Inc., Tower Research Capital LLC, Lime Brokerage LLC, InfoReach, Inc., FlexTrade Systems, Inc., Hudson River Trading LLC, Citadel LLC e Virtu Financial.
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Informazioni sull'autore
Suraj Bhanudas Jagtap
Suraj Bhanudas Jagtap è un consulente di gestione senior esperto con oltre 7 anni di esperienza. Ha prestato servizio ad aziende Fortune 500 e startup, aiutando i clienti con strategie di espansione più ampia e accesso al mercato. Ha svolto un ruolo significativo nell'offrire punti di vista strategici e approfondimenti concreti per vari progetti dei clienti, tra cui analisi della domanda e analisi della concorrenza, identificando il partner di canale giusto tra gli altri.
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