アルゴリズム取引の市場規模：コンポーネント別、展開モード別、取引タイプ別、業界別、予測、2024年～2032年

アルゴリズム取引の世界市場は2024年から2032年にかけて13%以上のCAGRを記録します。

このような戦略的統合がイノベーションを促進し、アルゴリズム取引ソリューションの裾野を広げています。M&A活動により、企業は先進技術を統合し、トレーディング・プラットフォームを強化し、データ分析能力を活用することができます。その結果、膨大な量の市場データをリアルタイムで分析し、取引戦略を最適化し、執行効率を向上させる、より洗練されたアルゴリズムが生まれます。例えば、クラウドベースのテクノロジー企業であるクリア・ストリートは2024年7月、カナダと米国の株式を専門とするアルゴリズム執行ソリューション企業の買収計画を発表しました。クリア・ストリートは、インスティネットのアルゴリズミック・トレーディング事業であるフォックス・リバーを買収することで合意しました。

さらに、買収によって企業は新たな市場や顧客基盤にアクセスできるようになり、さまざまな分野や地域でアルゴリズム取引の採用が拡大します。合併企業によるアルゴリズミック・トレーディング・テクノロジーへの投資の増加は、競争上の優位性と市場の流動性を促進します。金融機関が戦略的なM&Aを進める中、最先端のアルゴリズム取引ソリューションへの需要が高まり、市場のさらなる成長と取引業務全体の効率性と収益性の向上が見込まれます。

アルゴリズム取引市場のサービスセグメント収益は、2024年から2032年にかけて顕著なCAGRを記録します。企業が輸送、配送、物流のために車両を利用する機会が増えるにつれ、事故、盗難、物的損害などのリスクを管理するための強固な保険ソリューションが重要になっています。包括的な商業用自動車保険は、財務上の損失や業務の中断に対する保護を提供し、事業資産を保護し、継続性を確保します。商用車数の増加とリスク管理意識の高まりが、こうした保険に対する需要の増加に寄与しています。その結果、商業用自動車保険市場は、様々なセクターの企業の進化するニーズに応えるべく拡大しています。

2024年から2032年にかけては、取引所取引分野が著しい成長を遂げると思われます。これらの車両は、物流、配送、フィールド・サービスなど、さまざまな商業活動に不可欠です。企業がバンやピックアップの保有台数を増やすにつれて、事故、盗難、破損などのリスクから保護するための包括的な保険が必要となります。日常業務におけるこれらの車両への依存度が高まるにつれ、これらの車両特有のリスクに対応する、ニーズに合わせた保険ソリューションの必要性が浮き彫りになっています。その結果、業務用自動車保険市場は、バンやピックアップカーを利用する企業の多様なニーズに応えるべく拡大しています。

アジア太平洋のアルゴリズム取引市場は、2024年から2032年にかけて顕著なCAGRを示します。衝突保険は、過失の有無にかかわらず、事故で損害を受けた車両の修理費用や交換費用を補償することで企業を保護します。企業が業務用車両に依存するようになるにつれ、この種の補償の必要性は、企業の資産を守るために不可欠なものとなっています。交通事故の増加と包括的なリスク管理ソリューションへの要望が、衝突保険への需要をさらに高めています。この動向は、車両の安全性と業務の継続性を維持する上での重要性を浮き彫りにし、市場の成長に拍車をかけています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • アルゴリズム開発者
  • テクノロジープロバイダー
  • 取引プラットフォーム・プロバイダー
  • コンサルティング会社
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュース
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 取引戦略における自動化の採用の増加
    • 執行の迅速化と取引コストの削減に対する需要
    • 電子取引プラットフォームと取引所の拡大
    • クロスボーダー取引の機会をもたらす世界化
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 技術的な不具合やシステム障害に対する脆弱性
    • アルゴリズム取引戦略の透明性の欠如
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
  • アルゴリズム
  • 取引プラットフォーム
  • リスク管理ツール
• サービス
  • コンサルティング
  • インプリメンテーション
  • サポート＆メンテナンス

第6章 市場推計・予測：導入形態別、2021年～2032年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウドベース

第7章 市場推計・予測：取引タイプ別、2021年～2032年

• 主要動向
• 外国為替
• 株式
• 上場投資信託（ETF）
• 債券
• 暗号通貨
• その他

第8章 市場推計・予測：業界別、2021年～2032年

• 主要動向
• 銀行・金融
• ブローカー・ディーラー
• その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
  • その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • その他中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• AlgoTrader
• Automated Trading SoftTech
• Codebase Technologies
• CQG
• Deltix
• InfoReach
• Marquee by Goldman Sachs
• MetaTrader
• Nasdaq
• Optiver
• Pragmatic
• QuantHouse
• Raptor Trading Systems
• Refinitiv（formerly Reuters）
• Tethys
• Tick Data
• Trading Technologies
• Virtu Financial
• Wissolution

Global Algorithmic Trading Market will witness over 13% CAGR between 2024 and 2032, fueled by the rising mergers and acquisitions M&A among leading financial companies. These strategic consolidations are driving innovation and expanding the reach of algorithmic trading solutions. M&A activities enable firms to integrate advanced technologies, enhance their trading platforms, and leverage data analytics capabilities. This results in more sophisticated algorithms that can analyze vast amounts of market data in real time, optimize trading strategies, and improve execution efficiency. For instance, in July 2024, cloud-based technology firm Clear Street unveiled plans to acquire an algorithmic execution solutions company specializing in Canadian and US equities. Clear Street has reached an agreement to purchase Instinet's Fox River algorithmic trading business.

Additionally, acquisitions allow firms to access new markets and client bases, broadening the adoption of algorithmic trading across different sectors and geographies. The increased investment in algorithmic trading technology by merged entities fosters competitive advantages and market liquidity. As financial institutions continue to pursue strategic mergers and acquisitions, the demand for cutting-edge algorithmic trading solutions is expected to rise, driving further growth in the market and enhancing the overall efficiency and profitability of trading operations.

The overall Algorithmic Trading Industry value is classified based on the component, deployment mode, trading type, industry vertical, and region.

The algorithmic trading market revenue from the services segment will register a commendable CAGR from 2024 to 2032. As companies increasingly rely on fleets for transportation, delivery, and logistics, robust insurance solutions become crucial to manage risks such as accidents, theft, and property damage. Comprehensive commercial auto insurance offers protection against financial losses and operational disruptions, safeguarding business assets and ensuring continuity. The rising number of commercial vehicles and growing awareness of risk management contribute to the increased demand for these policies. Consequently, the commercial auto insurance market is expanding to meet the evolving needs of businesses across various sectors.

The exchange traded segment will witness appreciable growth from 2024 to 2032. These vehicles are crucial for various commercial activities, including logistics, delivery, and field services. As businesses expand their fleets of vans and pickups, they require comprehensive insurance coverage to protect against risks such as accidents, theft, and damage. The increasing reliance on these vehicles for daily operations highlights the need for tailored insurance solutions that address their specific risks. Consequently, the commercial auto insurance market is expanding to cater to the diverse needs of businesses utilizing vans and pickups.

Asia Pacific algorithmic trading market will exhibit a notable CAGR from 2024 to 2032. Collision coverage protects businesses by covering repair or replacement costs for vehicles damaged in accidents, regardless of fault. As companies increasingly depend on commercial vehicles for their operations, the need for this type of coverage becomes essential to safeguard their assets. Rising road incidents and the desire for comprehensive risk management solutions further drive the demand for collision coverage. This trend highlights its importance in maintaining fleet safety and operational continuity, fueling market growth.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Market scope & definition
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates & calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Algorithm developers
  • 3.2.2 Technology providers
  • 3.2.3 Trading platform providers
  • 3.2.4 Consulting firms
  • 3.2.5 End user
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Increasing adoption of automation in trading strategies
    • 3.8.1.2 Demand for faster execution and reduced transaction costs
    • 3.8.1.3 Expansion of electronic trading platforms and exchanges
    • 3.8.1.4 Globalization leading to cross-border trading opportunities
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Vulnerability to technological glitches and system failures
    • 3.8.2.2 Lack of transparency in algorithmic trading strategies
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component 2021 - 2032 ($ Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
  • 5.2.1 Algorithm
  • 5.2.2 Trading platform
  • 5.2.3 Risk management tools
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Consulting
  • 5.3.2 Implementation
  • 5.3.3 Support & maintenance

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2032 ($ Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 On-premises
• 6.3 Cloud-based

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Trading Type, 2021 - 2032 ($ Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Foreign exchange (Forex)
• 7.3 Equity
• 7.4 Exchange-traded funds (ETFs)
• 7.5 Bonds
• 7.6 Cryptocurrencies
• 7.7 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Industry Verticals, 2021 - 2032 ($ Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Banking & finance
• 8.3 Broker-dealers
• 8.4 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($ Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Italy
  • 9.3.5 Spain
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 South Korea
  • 9.4.5 ANZ
  • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
  • 9.5.4 Rest of Latin America
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 AlgoTrader
• 10.2 Automated Trading SoftTech
• 10.3 Codebase Technologies
• 10.4 CQG
• 10.5 Deltix
• 10.6 InfoReach
• 10.7 Marquee by Goldman Sachs
• 10.8 MetaTrader
• 10.9 Nasdaq
• 10.10 Optiver
• 10.11 Pragmatic
• 10.12 QuantHouse
• 10.13 Raptor Trading Systems
• 10.14 Refinitiv (formerly Reuters)
• 10.15 Tethys
• 10.16 Tick Data
• 10.17 Trading Technologies
• 10.18 Virtu Financial
• 10.19 Wissolution