알고리즘 트레이딩 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 전개별, 거래 유형별, 트레이더 유형별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)

Algorithmic Trading Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Solution, Service), By Deployment (Cloud, On-premise), By Trading Types, By Type of Traders, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030

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한글목차

알고리즘 트레이딩 시장 성장과 동향:

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 알고리즘 트레이딩 시장 규모는 2030년까지 429억 9,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2030년까지 연평균 12.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다.

이러한 성장은 효과적이고 신뢰할 수 있는 신속한 주문 처리와 거래 비용 절감에 대한 수요가 증가했기 때문입니다. 알고리즘 트레이딩 솔루션은 타이밍, 가격, 거래량 등의 변수를 고려하여 미리 프로그래밍된 자동 매매 지시를 사용하여 주문을 처리하는 데 널리 사용되고 있습니다.

투자자 및 알고리즘 트레이더는 고빈도 거래 기술을 상시적으로 사용하며 초당 수만 건의 거래를 할 수 있습니다. 또한, 알고리즘 트레이딩 솔루션은 차익거래, 주문 체결, 트렌드 트레이딩 전략 등 다양한 조건에서 투자자와 알고리즘 트레이더가 널리 활용하고 있습니다. 또한, 거래량 증가로 인해 트레이딩 데스크는 효율적인 실행 성능을 향상시켜야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 이에 따라 알고리즘 트레이딩 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

거래 관련 비용을 절감하기 위해 증권사 및 기관투자자들의 알고리즘 트레이딩 플랫폼 이용이 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 증권사 및 기관투자자들은 대량 주문 거래를 위해 이러한 플랫폼을 활용하고 있습니다. 또한, 전 세계 기업들이 유동성을 창출하기 위해 이러한 플랫폼을 활용하고 있습니다.

COVID-19 사태는 시장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 인간의 실수를 제거하여 빠른 속도로 거래 의사결정을 내리는 알고리즘 트레이딩 솔루션으로의 전환이 증가함에 따라 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 또한, 호주 중앙은행(Reserve Bank of Australia)은 COVID-19 팬데믹의 영향으로 업계가 전자 거래로 전환하고 있다고 밝혔습니다. 이러한 요인들은 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

알고리즘 트레이딩 시장 보고서 하이라이트

• 투자자와 트레이더들은 거래 주문의 정확하고 효과적인 실행을 보장하기 위해 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 툴을 광범위하게 채택하고 있습니다. 그 결과, 소프트웨어 도구 분야는 예측 기간 동안 큰 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
• 매니지드 서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 관리형 서비스가 트레이더가 거래 전략을 효율적으로 전개할 수 있도록 지원, 유지보수 및 인프라 관리를 제공할 수 있기 때문입니다.
• 클라우드 기반 알고리즘 트레이딩 솔루션은 확장성, 비용 효율성, 효과적인 관리, 손쉬운 거래 데이터 관리 및 유지보수 기능으로 인해 채택이 증가하고 있으며, 예측 기간 동안 이 분야의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
• 암호화폐 부문은 예측 기간 동안 큰 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 암호화폐 거래에 대한 트레이더들의 인식이 높아짐에 따라 예측 기간 동안 이 분야의 성장 기회가 창출될 것으로 예상됩니다.
• 단기 트레이더 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 단기 트레이더는 알고리즘 트레이딩 플랫폼을 광범위하게 채택하여 금융 시장에서 주식 매매를 원활하고 쉽게, 그리고 합리적인 가격으로 할 수 있도록 돕고 있습니다.
• 2024년에는 북미가 알고리즘 트레이딩 산업을 주도할 것으로 보입니다. 이 지역의 성장은 거래 기술에 대한 투자 증가와 이 지역에 많은 알고리즘 트레이딩 기업이 존재하기 때문입니다. 또한, 국제 무역에 대한 정부의 지원이 증가하면서 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 알고리즘 트레이딩 시장 변수, 동향, 범위

• 시장 계통 전망
• 시장 역학
  • 시장 성장 촉진요인 분석
  • 시장 성장 억제요인 분석
  • 업계 과제
• 알고리즘 트레이딩 시장 분석 툴
  • 업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
  • PESTEL 분석
• 문제점 분석

제4장 알고리즘 트레이딩 시장 : 구성요소 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 알고리즘 트레이딩 시장 : 컴포넌트 변동 분석, 2024년과 2030년
• 솔루션
• 서비스

제5장 알고리즘 트레이딩 시장 : 전개 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 알고리즘 트레이딩 시장 : 전개 변동 분석, 2024년 및 2030년
• 클라우드
• 온프레미스

제6장 알고리즘 트레이딩 시장 : 거래 유형 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 알고리즘 트레이딩 시장 : 거래 유형 변동 분석, 2024년 및 2030년
• 외환(FOREX)
• 주식시장
• 상장 투자신탁(ETF)
• 채권
• 암호화폐
• 기타

제7장 알고리즘 트레이딩 시장 : 트레이더 유형 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 알고리즘 트레이딩 시장 : 트레이더 변동 분석, 2024년과 2030년
• 기관투자가
• 장기 트레이더
• 단기 트레이더
• 개인투자가

제8장 알고리즘 트레이딩 시장 : 지역 추정·동향 분석

• 알고리즘 트레이딩 시장 점유율, 지역별, 2024년 및 2030년
• 북미
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
• 아시아태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 한국
  • 호주
• 라틴아메리카
  • 브라질
• 중동 및 아프리카
  • 아랍에미리트
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카공화국

제9장 경쟁 상황

• 기업 분류
• 기업의 시장 포지셔닝
• 기업 히트맵 분석
• 기업 개요
  • BNP Paribas Leasing Solutions
  • AlgoTrader
  • Argo Software Engineering
  • InfoReach, Inc.
  • Kuberre Systems, Inc.
  • MetaQuotes Ltd.
  • Symphony
  • Tata Consultancy Services Limited
  • VIRTU Finance Inc.
  • AlgoBulls Technologies Private Limited

ksm

영문 목차

영문목차

Algorithmic Trading Market Growth & Trends:

The global algorithmic trading market size is expected to reach USD 42.99 billion by 2030, registering a CAGR of 12.9% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The growth can be attributed to the increasing demand for effective, reliable, fast order execution and reduced transaction costs. Algorithmic trading solutions are widely used to process orders using pre-programmed and automated trading instructions to account for variables such as timing, price, and volume.

Investors and algorithmic traders regularly use high-frequency trading technology, enabling their firms to carry out tens of thousands of trades per second. Moreover, algorithmic trading solutions are widely used by investors and algorithmic traders in a wide variety of conditions, including arbitrage, order execution, and trend trading strategies, among others. Furthermore, the increasing trading volumes put pressure on trading desks to efficiently improve execution performance. This, as a result, is expected to create demand for algorithmic trading solutions.

The increasing use of algorithmic trading platforms by brokerage houses and institutional investors to cut down on costs associated with trading is expected to propel market growth over the forecast period. Brokerage houses and institutional investors are using these platforms to trade large order sizes. Furthermore, businesses across the globe use these platforms to create liquidity.

The COVID-19 outbreak is anticipated to impact the market positively. The increasing shift towards algorithmic trading solutions for making trade decisions at a rapid pace by eliminating human errors is further expected to propel market growth. Moreover, the Reserve Bank of Australia stated that the impact of the COVID-19 pandemic had advanced the industry's shift toward electronic trading. These aforementioned factors are expected to propel market growth over the forecast period.

Algorithmic Trading Market Report Highlights:

• Investors and traders widely adopt algorithmic trading software tools to ensure the accurate and effective execution of trade orders. As a result, the software tools segment is expected to witness significant growth over the forecast period
• The managed services segment is expected to register the highest CAGR throughout the projection period. The growth is attributed to the ability of managed services to provide traders with support, maintenance, and infrastructure management for efficiently developing trading strategies
• The increasing adoption of cloud-based algorithmic trading solutions owing to their scalability, cost-effectiveness, effective management, and easy trade data maintenance capabilities is expected to propel the segment growth over the forecast period
• The cryptocurrencies segment is anticipated to register significant growth during the forecast period. The rising awareness among traders in cryptocurrency trading is expected to create growth opportunities for segment growth over the forecast period
• The short-term traders segment is expected to register the highest CAGR over the forecast period. Short-term traders are widely adopting algorithmic trading platforms to make it smooth and easy for the financial markets to sell and purchase their stocks at reasonable prices
• North America dominated the algorithmic trading industry in 2024. The regional growth can be attributed to the increasing investments in trading technologies and the presence of many algorithmic trading companies in the region. Moreover, growing government support for international trade is anticipated to fuel the growth

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation and Scope
• 1.2. Research Methodology
  • 1.2.1. Information Procurement
• 1.3. Information or Data Analysis
• 1.4. Methodology
• 1.5. Research Scope and Assumptions
• 1.6. Market Formulation & Validation
• 1.7. Country Based Segment Share Calculation
• 1.8. List of Data Sources

Chapter 2. Executive Summary

• 2.1. Market Outlook
• 2.2. Segment Outlook
• 2.3. Competitive Insights

Chapter 3. Algorithmic Trading Market Variables, Trends, & Scope

• 3.1. Market Lineage Outlook
• 3.2. Market Dynamics
  • 3.2.1. Market Driver Analysis
  • 3.2.2. Market Restraint Analysis
  • 3.2.3. Industry Challenge
• 3.3. Algorithmic Trading Market Analysis Tools
  • 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
    • 3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
    • 3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
    • 3.3.1.3. Threats of substitution
    • 3.3.1.4. Threats from new entrants
    • 3.3.1.5. Competitive rivalry
  • 3.3.2. PESTEL Analysis
    • 3.3.2.1. Political landscape
    • 3.3.2.2. Economic and social landscape
    • 3.3.2.3. Technological landscape
• 3.4. Pain Point Analysis

Chapter 4. Algorithmic Trading Market: Component Estimates & Trend Analysis

• 4.1. Segment Dashboard
• 4.2. Algorithmic Trading Market: Component Movement Analysis, 2024 & 2030 (USD Million)
• 4.3. Solution
  • 4.3.1. Solution Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
    • 4.3.1.1. Platforms
      • 4.3.1.1.1. Platforms Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
    • 4.3.1.2. Software Tools
      • 4.3.1.2.1. Software tools Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 4.4. Services
  • 4.4.1. Services Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
    • 4.4.1.1. Professional Services
      • 4.4.1.1.1. Professional Services Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
    • 4.4.1.2. Managed Services
      • 4.4.1.2.1. Managed Services Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)

Chapter 5. Algorithmic Trading Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Algorithmic Trading Market: Deployment Movement Analysis, 2024 & 2030 (USD Million)
• 5.3. Cloud
  • 5.3.1. Cloud Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 5.4. On-premise
  • 5.4.1. On-premise Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)

Chapter 6. Algorithmic Trading Market: Trading Types Estimates & Trend Analysis

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Algorithmic Trading Market: Trading Types Movement Analysis, 2024 & 2030 (USD Million)
• 6.3. Foreign Exchange (FOREX)
  • 6.3.1. Foreign Exchange (FOREX) Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 6.4. Stock Markets
  • 6.4.1. Stock Markets Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 6.5. Exchange-Traded Fund (ETF)
  • 6.5.1. Exchange-Traded Fund (ETF) Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 6.6. Bonds
  • 6.6.1. Bonds Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 6.7. Cryptocurrencies
  • 6.7.1. Cryptocurrencies Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 6.8. Others
  • 6.8.1. Others Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)

Chapter 7. Algorithmic Trading Market: Type of Traders Estimates & Trend Analysis

• 7.1. Segment Dashboard
• 7.2. Algorithmic Trading Market: Type of Traders Movement Analysis, 2024 & 2030 (USD Million)
• 7.3. Institutional Investors
  • 7.3.1. Institutional Investors Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 7.4. Long-Term Traders
  • 7.4.1. Long-Term Traders Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 7.5. Short-Term Traders
  • 7.5.1. Short-Term Traders Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 7.6. Retail Investors
  • 7.6.1. Retail Investors Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)

Chapter 8. Algorithmic Trading Market: Regional Estimates & Trend Analysis

• 8.1. Algorithmic Trading Market Share, By Region, 2024 & 2030 (USD Million)
• 8.2. North America
  • 8.2.1. North America Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.2.2. U.S.
    • 8.2.2.1. U.S. Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.2.3. Canada
    • 8.2.3.1. Canada Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.2.4. Mexico
    • 8.2.4.1. Mexico Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 8.3. Europe
  • 8.3.1. Europe Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.3.2. UK
    • 8.3.2.1. UK Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.3.3. Germany
    • 8.3.3.1. Germany Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.3.4. France
    • 8.3.4.1. France Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 8.4. Asia Pacific
  • 8.4.1. Asia Pacific Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.4.2. China
    • 8.4.2.1. China Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.4.3. Japan
    • 8.4.3.1. Japan Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.4.4. India
    • 8.4.4.1. India Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.4.5. South Korea
    • 8.4.5.1. South Korea Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.4.6. Australia
    • 8.4.6.1. Australia Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 8.5. Latin America
  • 8.5.1. Latin America Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.5.2. Brazil
    • 8.5.2.1. Brazil Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
• 8.6. Middle East and Africa
  • 8.6.1. Middle East and Africa Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.6.2. UAE
    • 8.6.2.1. UAE Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.6.3. KSA
    • 8.6.3.1. KSA Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
  • 8.6.4. South Africa
    • 8.6.4.1. South Africa Algorithmic Trading Market Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)

Chapter 9. Competitive Landscape

• 9.1. Company Categorization
• 9.2. Company Market Positioning
• 9.3. Company Heat Map Analysis
• 9.4. Company Profiles/Listing
  • 9.4.1. BNP Paribas Leasing Solutions
    • 9.4.1.1. Participant's Overview
    • 9.4.1.2. Financial Performance
    • 9.4.1.3. Product Benchmarking
    • 9.4.1.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.2. AlgoTrader
    • 9.4.2.1. Participant's Overview
    • 9.4.2.2. Financial Performance
    • 9.4.2.3. Product Benchmarking
    • 9.4.2.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.3. Argo Software Engineering
    • 9.4.3.1. Participant's Overview
    • 9.4.3.2. Financial Performance
    • 9.4.3.3. Product Benchmarking
    • 9.4.3.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.4. InfoReach, Inc.
    • 9.4.4.1. Participant's Overview
    • 9.4.4.2. Financial Performance
    • 9.4.4.3. Product Benchmarking
    • 9.4.4.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.5. Kuberre Systems, Inc.
    • 9.4.5.1. Participant's Overview
    • 9.4.5.2. Financial Performance
    • 9.4.5.3. Product Benchmarking
    • 9.4.5.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.6. MetaQuotes Ltd.
    • 9.4.6.1. Participant's Overview
    • 9.4.6.2. Financial Performance
    • 9.4.6.3. Product Benchmarking
    • 9.4.6.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.7. Symphony
    • 9.4.7.1. Participant's Overview
    • 9.4.7.2. Financial Performance
    • 9.4.7.3. Product Benchmarking
    • 9.4.7.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.8. Tata Consultancy Services Limited
    • 9.4.8.1. Participant's Overview
    • 9.4.8.2. Financial Performance
    • 9.4.8.3. Product Benchmarking
    • 9.4.8.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.9. VIRTU Finance Inc.
    • 9.4.9.1. Participant's Overview
    • 9.4.9.2. Financial Performance
    • 9.4.9.3. Product Benchmarking
    • 9.4.9.4. Strategic Initiatives
  • 9.4.10. AlgoBulls Technologies Private Limited
    • 9.4.10.1. Participant's Overview
    • 9.4.10.2. Financial Performance
    • 9.4.10.3. Product Benchmarking
    • 9.4.10.4. Strategic Initiatives

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