Stratistics MRCによると、世界のアルゴリズム取引市場は2023年に181億6,000万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は13.1%で、2030年には429億9,000万ドルに達すると予測されている。アルゴリズム取引とは、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ある。どのようなアルゴリズム取引戦略であっても、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る。アルゴリズム取引は、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る。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、アルゴリズム取引は米国株取引全体の約60～73％を占めている。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。
市場を大きく牽引しているのは、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だ。従来の手作業による取引方法では、多くの時間がかかり、ミスも発生しやすい。一方、アルゴリズミック・トレーディングは、こうした 手順を自動化することで、より迅速な約定を実現し、エラーのリ スクを低減する。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る。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、スプレッドが縮小する。アルゴリズム取引は、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争力を高め、金融セクター全体への導入を促している。
アルゴリズム取引は、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る。しかし、アルゴリズム取引用のインフラを構築するための初期コストは高い。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する。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る。
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た。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た。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発も可能になった。加えて、これらの技術が利用しやすくなり、開発が進むことで、アルゴリズム取引が中小企業でも利用できるようになったため、市場が拡大し、イノベーションが促進されている。
日中のアルゴリズム取引はリスクが高く、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る。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。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る。その結果、予測期間中の市場成長は、アルゴリズミック・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る。
COVID-19の大流行は市場に恩恵をもたらした。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取引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におけるCOVID-19の蔓延と従業員の安全への関心から、主要な現物取引フロアを一時閉鎖し、完全な電子取引に切り替えたと述べている。さらに、パンデミック発生中、多くの市場参加者が取引量の増加に対応するため、最先端のアルゴリズム取引ソリューションを導入した。
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る。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ある。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する。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取引ツールの利用を促し、市場を拡大している。
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で成長すると予想される。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る。こうした要素が、クラウドベースのアルゴリズム取引ソフトウェアの成長予測に寄与している。
予測期間中は北米の市場シェアが最大になると予想される。北米市場は米国とカナダで構成されている。北米は市場規模が大きく競争が激しいため、アルゴリズム取引ソリューションの採用と開発で主導権を握ると予想される。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ある。さらに、この業界の拡大は、大幅な技術進歩や、銀行や金融機関におけるアルゴリズム取引の広範な利用も後押ししている。
予測期間中、CAGRが最も高いと予測されるのはアジア太平洋地域である。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、アルゴリズム取引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る。同地域では、コンピューターによる取引量が増加している。その結果、アルゴリズム取引ソリューションがこの地域でより広く採用されるようになると予想される。
市場の主要プレーヤー
アルゴリズム取引市場の主なプレーヤーとしては、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などが挙げられる。
主な進展
2023年4月、アルゴSEはアルゴ・エクスチェンジ・ソリューションの新リリースを発表。新リリースでは、レイテンシーとスケーラビリティが大幅に改善されました。並列・分散トランザクション、連携リスク管理が実装されました。IOI/RFQワークフローの大幅な改善と新しいレポートが追加されました。
2023年3月、トレーディング・テクノロジーズ・インターナショ ナルはロンドンを拠点とするAxeTradingの買収を発表した。社債、国債、地方債、新興国債券、店頭金利スワップのフルカバレッジへの大幅な拡大により、この買収はTTのマルチアセット能力を大幅に拡大し、債券デリバティブと米国債におけるTTの支配的地位を強化する。
2022年9月、LSEGビジネスであり、金融市場データとインフラの世界最大級のプロバイダーであるRefinitivは、本日、インド最大の民間銀行であるHDFC銀行と、インドにおけるビジネス全体のデジタルトランスフォーメーションとイノベーションプログラムをサポートするための長期戦略的契約を締結したことを発表しました。この複数年の契約により、HDFC銀行はRefinitivのデータと製品に包括的にアクセスできるようになり、総コストを削減しながら、新たな顧客機会を実現し、イノベーション課題を迅速に進めることができるようになります。
対象となる種類
– 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
対象となる展開
– クラウド
– オンプレミス
対象コンポーネント
– ソリューション
– サービス
対象組織の規模
– 中小企業
– 大企業
対象エンドユーザー
– 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
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 エンドユーザー分析
3.7 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 アルゴリズム取引の世界市場、タイプ別
5.1 イントロダクション
5.2 債券
5.3 暗号通貨
5.4 上場投資信託（ETF）
5.5 外国為替（FOREX）
5.6 株式市場
5.7 その他の種類
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