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表紙：アルゴリズムトレーディング市場の2030年までの予測：タイプ別、展開別、コンポーネント別、組織規模別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
市場調査レポート
商品コード
1359010

アルゴリズムトレーディング市場の2030年までの予測：タイプ別、展開別、コンポーネント別、組織規模別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Algorithmic Trading Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Type (Bonds, Cryptocurrencies, Exchange-Traded Fund and Other Types), Deployment, Component, Organization Size, End User and By Geography
出版日: | 発行: Stratistics Market Research Consulting | ページ情報: 英文 200+ Pages | 納期: 2～3営業日

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アルゴリズムトレーディング市場の2030年までの予測：タイプ別、展開別、コンポーネント別、組織規模別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2023年10月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のアルゴリズムトレーディング市場は2023年に181億6,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは13.1％で成長し、2030年には429億9,000万米ドルに達すると予想されています。

アルゴリズムトレーディングとは、人間のトレーダーには非現実的なペースと頻度で利益を得るために、取引を行うための特定の指示に従うように作成されたコンピュータを使用するプロセスです。どのようなアルゴリズムトレーディング戦略であっても、利益を上げる、あるいは費用を削減するために、有益なチャンスを見極める必要があります。アルゴリズムトレーディングは、価格、タイミング、数学的モデル、数量に基づき、決められたルールに従って行われます。アルゴリズムはオンライン取引の世界では一般的になりつつあり、多くの大口顧客がこれらの技術を利用している。これらの数式は、株式市場で執行される各気配値や取引を分析し、潜在的な流動性の源泉を探し、利益を生む取引を執行するために情報を利用する。

ウォール街のデータによると、アルゴリズムトレーディングは米国株取引全体の約60～73％を占めています。セレクトUSAによると、米国の金融市場は世界最大で、最も流動性が高いです。

効率化とコスト削減のニーズの高まり

市場促進要因として重要なのは、金融セクターが効率性とコスト削減を重視するようになっていることです。従来の手作業による取引手法では、多くの時間を要し、ミスも発生しやすいです。一方、アルゴリズムトレーディングは、こうした手順を自動化することで、執行を迅速化し、エラーのリスクを低減します。さらに、この自動化によって、コストを上げずに大量の取引を処理することが可能になります。さらに、膨大な量のデータを迅速に処理し、ナノ秒単位で売買の意思決定を行えるため、市場の流動性が向上し、スプレッドが縮小します。アルゴリズムトレーディングは、巧みな取引戦略によって取引コストを最小化し、利益を最大化することで競合優位性を提供し、金融セクター全体への導入を促しています。

高い設定コスト

アルゴリズムトレーディングは、顧客が毎日数回の取引注文を行うつもりであれば、長期的にはより手頃な価格となります。しかし、アルゴリズムトレーディングのインフラを構築するための初期コストは高いです。迅速な取引執行のために、アルゴリズムトレーダーは可能な限り高速のコンピュータを必要とします。こうしたコンピュータや必要なハードウェアのコストが高いことが、市場の拡大を制限しています。

技術の進歩

コンピューティング・パワーとデータ処理における急速な技術進歩は、業界の拡大に大きな影響を与えました。これらの発展により、高度な数学モデルやアルゴリズムのリアルタイム実行が可能になっています。高頻度取引プラットフォームが利用可能になったことで、待ち時間が大幅に短縮され、トレーダーは市場の状況に応じて迅速に行動できるようになっています。また、人工知能やクラウド・コンピューティングの普及により、特定の市場環境や個人の投資目標に適応した、より洗練された取引戦略の開拓も可能になっています。加えて、これらの技術が利用しやすくなり、現在も開発が進んでいるため、アルゴリズムトレーディングが中小企業でも利用できるようになり、市場が拡大し、イノベーションが促進されています。

リスク評価能力の欠如

日中のアルゴリズムトレーディングはリスクが高く、適切な管理がなければ損失が急速に拡大する可能性があります。リスク管理の閾値に違反する注文は、投資会社によって即座に拒否またはキャンセルされなければならないです。アルゴリズムを使った高頻度取引（HFT）は、システミック・リスクを増大させる可能性があるなどの問題があります。その結果、予測期間中の市場成長は、アルゴリズムトレーディングシステムの不十分なリスク評価能力によって阻害される可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19の流行は市場に恩恵をもたらしました。ヒューマンエラーを最小限に抑えながら迅速な意思決定を可能にするアルゴリズムトレーディングへのシフトが進んだため、パンデミックは成長を大幅に加速させました。ニューヨーク証券取引所（NYSE）は、3月に欧州委員会に提出した書類の中で、ニューヨーク大都市圏でのCOVID-19の蔓延と従業員の安全への関心から、主要な現物取引場を一時閉鎖し、完全な電子取引に切り替えたと述べています。さらに、パンデミック発生中、多くの市場参入企業が取引量の増加に対応するため、最先端のアルゴリズムトレーディングソリューションを導入しました。

予測期間中、株式市場セグメントが最大となる見込み

株式市場セグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。多種多様な証券を安全かつ管理された環境で取引できる資産クラスとして最も人気があるのが株式市場です。さらに、株式市場は金融・証券会社に利益の最大化やリスク管理などの利点を提供します。株式市場がもたらすメリットは、トレーダーや投資家にアルゴリズムトレーディングツールの利用を促し、市場の成長をもたらしています。

予測期間中にCAGRが最も高くなると予想されるのはクラウドセグメントです。

金融機関が生産性と効率性を高めるためにクラウドベースのアプリケーションを採用していることから、クラウド分野は予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されます。また、クラウドベースのソリューションは、効率的なプロセスの自動化、データの維持、コスト効率の高い管理を保証するため、トレーダーの間で人気が高まっています。こうした要素が、クラウドベースのアルゴリズムトレーディングソフトウェアの成長予測に寄与しています。

最もシェアの高い地域

予測期間中、北米の市場シェアが最も大きくなると予想されます。北米市場は米国とカナダで構成されています。北米は市場規模が大きく、業界競争も激しいため、アルゴリズムトレーディングソリューションの採用と開拓で主導権を握ると予想されます。これは、国際貿易に対する政府の大きな支援と取引技術への巨額の投資の結果です。加えて、この業界の拡大は、著しい技術的進歩や銀行や金融機関におけるアルゴリズムトレーディングの広範な利用にも支えられています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、CAGRが最も高いと予想されるのはアジア太平洋地域です。官民が取引技術の向上のために多額の投資を行ったことが、この地域の成長の原因であり、アルゴリズムトレーディングプラットフォームに対する需要の高まりにつながっています。同地域では、コンピューターによる取引量が増加しています。その結果、アルゴリズムトレーディング・ソリューションがこの地域でより広く採用されることが予想されます。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズ・オプションのいずれかをご提供いたします：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレーヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査ソース
    • 1次調査ソース
    • 2次調査ソース
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • エンドユーザー分析
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のアルゴリズムトレーディング市場：タイプ別

  • 債券
  • 暗号通貨
  • 上場投資信託（ETF）
  • 外国為替（FOREX）
  • 株式市場
  • その他のタイプ

第6章 世界のアルゴリズムトレーディング市場：展開別

  • クラウド
  • オンプレミス

第7章 世界のアルゴリズムトレーディング市場：コンポーネント別

  • ソリューション
    • プラットフォーム
    • ソフトウェアツール
  • サービス
    • プロフェッショナルサービス
    • マネージドサービス

第8章 世界のアルゴリズムトレーディング市場：組織規模別

  • 中小企業
  • 大企業

第9章 世界のアルゴリズムトレーディング市場：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
  • その他のエンドユーザー

第10章 世界のアルゴリズムトレーディング市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東とアフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品の発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイル

  • Algo Trader AG
  • Argo Software Engineering
  • InfoReach, Inc.
  • Kuberre Systems, Inc.
  • MetaQuotes Ltd.
  • Refinitiv Ltd
  • Symphony
  • Tata Consultancy Services Limited
  • Thomson Reuters
  • Tradetron
  • VIRTU Finance Inc.
  • Wyden
  • 63 Moons Technologies Limited
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Type (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Bonds (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Cryptocurrencies (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Exchange-Traded Fund (ETF) (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Foreign Exchange (FOREX) (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Stock Markets (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Other Types (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Deployment (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Cloud (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By On-premise (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Component (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Solution (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Platforms (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Software Tools (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Professional Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Managed Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Organization Size (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Small and Medium Enterprises (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Large Enterprises (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Short-term Traders (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Long-term Traders (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Retail Investors (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Institutional Investors (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Algorithmic Trading Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC23882

According to Stratistics MRC, the Global Algorithmic Trading Market is accounted for $18.16 billion in 2023 and is expected to reach $42.99 billion by 2030 growing at a CAGR of 13.1% during the forecast period. Algorithmic trading is the process of using computers created to follow a specific set of instructions for placing a trade in order to earn profits at a pace and frequency that are impractical for a human trader. Any algorithmic trading strategy needs to identify a profitable chance to boost profits or cut expenses. The algorithmic trading methods follow set rules and are based on price, timing, a mathematical model, and quantity. Algorithms are becoming more common in the world of online trading, and many large clients use these technologies. These mathematical formulas analyze each quote and trade executed on the stock market, search for potential liquidity sources, and use the information to execute profitable trades.

According to Wall Street data, algorithmic trading accounts for around 60-73% of the overall US equity trading. As per Select USA, the US financial markets are the largest and most liquid globally.

Market Dynamics:

Driver:

Growing need for efficiency and cost reduction

A significant market driver is the financial sector's growing focus on efficiency and cost-cutting. Traditional manual trading methods take a lot of time and are prone to error. On the other hand, algorithmic trading automates these procedures, resulting in faster execution and a lower risk of errors. Additionally, this automation makes it possible to handle large volumes of trade without correspondingly raising costs. Furthermore, the ability to process enormous amounts of data quickly and make trading decisions in nanoseconds improves market liquidity and reduces spreads. Algorithmic trading provides a competitive edge by minimizing transaction costs and maximizing profits through clever trading strategies, encouraging its adoption throughout the financial sector.

Restraint:

High cost of setup

Algorithmic trading is more affordable in the long run if the customer intends to carry out several trade orders each day. However, the initial cost of building the infrastructure for algorithmic trading is high. For quick trade execution, algorithmic traders need the fastest computers possible. The high cost of these computers and the necessary hardware restricts the market's expansion.

Opportunity:

Technology advancements

Rapid technological advancements in computing power and data processing have had a significant impact on the industry's expansion. These developments have enabled the real-time execution of sophisticated mathematical models and algorithms. The availability of high-frequency trading platforms has significantly decreased latency, allowing traders to act quickly based on market conditions. The development of more sophisticated trading strategies that are adapted to particular market circumstances and personal investment goals has also been made possible by the widespread use of artificial intelligence and cloud computing. Additionally, the accessibility and ongoing development of these technologies have made algorithmic trading available to even smaller companies, thereby expanding the market and encouraging innovation.

Threat:

Lack of risk assessment capabilities

Intraday algorithmic trading is risky, and without adequate controls, losses could grow quickly. Orders that violate risk management thresholds must be immediately rejected or canceled by investment companies. High-frequency trading (HFT) using algorithms raises issues, such as the potential to increase systemic risk. As a result, market growth during the forecast period may be hampered by algorithmic trading systems' insufficient risk valuation capabilities.

COVID-19 Impact:

The COVID-19 pandemic benefited the market. Due to an increased shift toward algorithmic trading, which allows for quick decision-making while minimizing human error, the pandemic has significantly accelerated growth. The New York Stock Exchange (NYSE), in a filing with the Commission in March, stated that due to the spread of COVID-19 in the New York metropolitan area and its employee safety interests, it temporarily closed its main physical trading floor and switched to fully electronic trading. Additionally, during the pandemic, a number of market participants introduced cutting-edge algorithmic trading solutions to better cater to the increased trading volumes.

The stock markets segment is expected to be the largest during the forecast period

The stock markets segment is anticipated to register the largest market share. One of the most popular asset classes for trading a wide variety of securities in a safe, managed, and controlled environment is the stock market. Additionally, stock markets provide financial and brokerage firms with advantages like profit maximization and risk management. The advantages that stock markets provide are encouraging traders and investors to use algorithmic trading tools, which is growing the market.

The cloud segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Due to financial organizations' adoption of cloud-based applications to boost productivity and efficiency, the cloud segment is anticipated to grow at the highest CAGR during the forecast period. Additionally, cloud-based solutions are becoming more and more popular among traders as they guarantee efficient process automation, data upkeep, and cost-effective management. These elements contribute to the forecasted growth of cloud-based algorithmic trading software.

Region with largest share:

North America's market share is anticipated to be the largest during the forecast period. The North American market is made up of the United States and Canada. North America is expected to take the lead in the adoption and development of algorithmic trading solutions due to its sizable market and competitive industry. This is the result of significant government support for international trade and huge investments in trading technologies. Additionally, the expansion of the industry is aided by significant technological advancements and the widespread use of algorithmic trading in banks and financial institutions.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the highest CAGR is anticipated in Asia-Pacific. The significant investments made by the public and private sectors to improve their trading technologies are to blame for the regional growth, which has led to a rise in demand for algorithmic trading platforms. The amount of computerized trading has increased in the area. As a result, it is anticipated that algorithmic trading solutions will be adopted more widely in the area.

Key players in the market:

Some of the key players profiled in the Algorithmic Trading Market include: Algo Trader AG, Argo Software Engineering, InfoReach, Inc., Kuberre Systems, Inc., MetaQuotes Ltd., Refinitiv Ltd, Symphony, Tata Consultancy Services Limited, Thomson Reuters, Tradetron, VIRTU Finance Inc., Wyden and 63 Moons Technologies Limited.

Key Developments:

In April 2023, Argo SE announces a new release of Argo Exchange Solution. A new release adds significant latency and scalability improvements. We have implemented of parallel and distributed transactions, federated risk management. There are significant improvements in IOI/RFQ workflow improvements and new reports.

In March 2023, Trading Technologies International Inc. announced the purchase of London-based AxeTrading by the company. With a significant expansion into full coverage of corporate, government, municipal, and emerging market bonds as well as over-the-counter (OTC) interest rate swaps, the acquisition significantly broadens TT's multi-asset capabilities and reinforces TT's dominant position in fixed income derivatives and U.S. Treasury securities.

In September 2022, Refinitiv, an LSEG Business and one of the world's largest providers of financial markets data and infrastructure, today announced a long-term strategic agreement with HDFC Bank, India's largest private sector bank, to support digital transformation and innovation programmes across the whole business in India. Under the multi-year agreement, comprehensive access to Refinitiv's data and products will enable HDFC Bank to realize new customer opportunities and fast-track its innovation agenda while reducing total cost.

Types Covered:

  • Bonds
  • Cryptocurrencies
  • Exchange-Traded Fund (ETF)
  • Foreign Exchange (FOREX)
  • Stock Markets
  • Other Types

Deployments Covered:

  • Cloud
  • On-premise

Components Covered:

  • Solution
  • Services

Organization Sizes Covered:

  • Small and Medium Enterprises
  • Large Enterprises

End Users Covered:

  • Short-term Traders
  • Long-term Traders
  • Retail Investors
  • Institutional Investors
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 End User Analysis
  • 3.7 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Algorithmic Trading Market, By Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Bonds
  • 5.3 Cryptocurrencies
  • 5.4 Exchange-Traded Fund (ETF)
  • 5.5 Foreign Exchange (FOREX)
  • 5.6 Stock Markets
  • 5.7 Other Types

6 Global Algorithmic Trading Market, By Deployment

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud
  • 6.3 On-premise

7 Global Algorithmic Trading Market, By Component

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Solution
    • 7.2.1 Platforms
    • 7.2.2 Software Tools
  • 7.3 Services
    • 7.3.1 Professional Services
    • 7.3.2 Managed Services

8 Global Algorithmic Trading Market, By Organization Size

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Small and Medium Enterprises
  • 8.3 Large Enterprises

9 Global Algorithmic Trading Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Short-term Traders
  • 9.3 Long-term Traders
  • 9.4 Retail Investors
  • 9.5 Institutional Investors
  • 9.6 Other End Users

10 Global Algorithmic Trading Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Algo Trader AG
  • 12.2 Argo Software Engineering
  • 12.3 InfoReach, Inc.
  • 12.4 Kuberre Systems, Inc.
  • 12.5 MetaQuotes Ltd.
  • 12.6 Refinitiv Ltd
  • 12.7 Symphony
  • 12.8 Tata Consultancy Services Limited
  • 12.9 Thomson Reuters
  • 12.10 Tradetron
  • 12.11 VIRTU Finance Inc.
  • 12.12 Wyden
  • 12.13 63 Moons Technologies Limited