Infinium Global Research의 새로운 보고서는 알고리즘 거래 시장에 대해 심층적으로 조사하여 전 세계 및 특정 지역의 다양한 부문과 하위 부문을 분석합니다. 시장 동인, 제약, 주요 경제 지표와 같은 요인의 단기 및 장기 영향을 조사합니다. 이 보고서는 글로벌 알고리즘 거래 시장의 동향, 예측 및 전반적인 가치에 대한 철저한 개요를 제공합니다. 이는 2024년부터 2032년까지의 예측 기간 동안 특정 값을 초과하는 복합 연간 성장률(CAGR)을 통해 이 시장의 상당한 성장을 예측합니다.
보고서 샘플 페이지 가져오기: https://www.infiniumglobalresearch.com/reports/sample-request/5138
컴퓨터가 미리 프로그래밍된 규칙에 따라 거래를 실행하는 알고리즘 거래가 호황을 누리고 있습니다. 이는 거래되는 자산 유형에 따라 분류되며 ETF(Exchange Traded Funds)가 비용을 주도합니다. ETF와 관련된 저렴한 비용으로 인해 ETF는 자동화 된 전략에 이상적이며 거래자는 이익을 극대화 할 수 있습니다.
클라우드 기반 솔루션은 알고리즘 거래자에게 적합한 옵션이 되고 있습니다. 이러한 서비스는 손쉬운 데이터 유지, 경제성, 확장성과 같은 이점을 제공합니다. 이러한 추세는 주요 증권 거래소 전체의 거래 활동 급증에 의해 촉진됩니다. 거래되는 증권의 양이 증가함에 따라 이윤폭을 최적화하기 위한 자동화된 솔루션에 대한 수요도 이에 따라 달라집니다. 또한, 거래자들의 클라우드 서비스 채택이 증가하면서 시장은 또 다른 활력을 얻었습니다. 이러한 서비스는 백테스트 전략, 데이터 분석 및 거래 실행을 위한 비용 효율적인 옵션을 제공하므로 값비싼 현장 데이터 센터가 필요하지 않습니다.
강력한 위험 평가 도구와 적절한 모니터링이 부족하면 문제가 발생할 수 있지만 알고리즘 거래의 미래는 밝아 보입니다. 인공지능(AI)을 금융 솔루션에 통합하면 성장이 더욱 촉진될 것으로 예상됩니다. 거래 활동을 AI와 결합함으로써 시스템은 경험을 통해 배우고, 시장 상황에 적응하며, 보다 현명한 거래 결정을 내릴 수 있습니다.
지역 분석
북미:
기술에 정통한 최종 사용자: 북미 지역의 기업과 개인은 최첨단 거래 기술을 수용 할 가능성이 더 큽니다.
이익 중심 혁신: 이곳의 시장 참여자들은 수익을 극대화하기 위해 끊임없이 새로운 알고리즘을 개발하고 있습니다.
설립 플레이어: Thomson Reuters 및 Virtu Financial과 같은 주요 회사는 북미의 지배력을 확고히 합니다.
아시아 태평양:
막대한 투자: 아시아 태평양 지역의 정부와 기업 모두 첨단 무역 기술 개발에 자원을 쏟아 붓고 있습니다.
기술에 집중: 이 지역은 기술 발전을 우선시하여 알고리즘 거래를 위한 비옥한 기반이 됩니다.
유럽
발전된 금융 시장: 유럽은 자동화와 알고리즘 접근 방식을 수용하는 성숙한 금융 시장을 자랑합니다.
규제 환경: 유럽에 확립된 규정은 보안 감각을 제공하고 알고리즘 거래 채택을 장려할 수 있습니다.
시장 세분화
구성 요소별: 이 세그먼트는 시장을 소프트웨어, 클라우드 기반 솔루션 및 관련 서비스와 같은 하위 범주로 분류합니다.
거래 유형별: 이 세그먼트는 주식, 상품, 외환(외환), 암호화폐 및 채권을 포함하여 알고리즘 거래가 사용되는 다양한 자산 클래스에 중점을 둡니다.
경쟁적인 풍경
트레이딩 테크놀로지스 인터내셔널, Inc.
uTrade Solutions Private Ltd.
벨라 트레이딩 테크놀로지스 LLC
MetaQuotes 소프트웨어 주식회사.
쿠버레 시스템즈, Inc.
인포리치, Inc.
자동 거래 SoftTech Pvt. 주식회사.
아르고 그룹
톰슨 로이터 코퍼레이션
소프트웨어 AG
보고서 개요: https://www.infiniumglobalresearch.com/reports/global-algorithmic-trading-market
미래 전망
거래소 전체의 거래 활동 및 보안 볼륨의 증가는 자동화된 솔루션에 대한 수요를 지속적으로 촉진할 것입니다. 클라우드 기반 알고리즘 거래 플랫폼은 백테스트, 전략 개발, 실시간 데이터 분석과 같은 비용 효율적인 이점을 제공하여 시장 성장을 더욱 촉진합니다. 제한된 위험 평가 도구 및 부적절한 모니터링과 같은 과제가 존재하지만 AI를 알고리즘 거래에 통합하는 것은 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI를 거래 활동과 결합함으로써 시스템은 학습하고 적응할 수 있으며, 궁극적으로 더 현명한 거래 결정을 내릴 수 있습니다.
결론:
제한된 위험 평가 기능 및 부적절한 모니터링과 같은 과제가 존재하지만 알고리즘 거래 시장은 상당한 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 기술과 AI의 발전으로 알고리즘 거래는 우리가 금융 시장과 거래하고 상호 작용하는 방식을 계속해서 재구성할 것입니다.