Marktgröße und Marktanteil im Bereich algorithmischer Handel – Analyse von Wachstumstrends und Prognosen (2026 – 2031)

Markttrends und Einblicke

Nachfrage nach Orderausführung im Submillisekunden-Bereich an US-amerikanischen und japanischen Aktienmärkten

Latenzarbitrage definiert das moderne Liquiditätsrennen, wobei die Matching-Engine von Nasdaq unterhalb von 500 Nanosekunden arbeitet und die Tokyo Stock Exchange photonische Verbindungen einführt, die Marktdaten zwischen Tokio und Osaka in 200 Mikrosekunden übertragen. Hochfrequenzakteure setzen Field-Programmable-Gate-Array-Logik ein, um Orders deterministisch weiterzuleiten, Fenster für nachteilige Selektion zu verkleinern und engere Spreads zu ermöglichen. Colocation-Racks im Aurora-Campus der CME Group kosten mehr als 15.000 USD pro Monat, doch führende Handelsabteilungen rechtfertigen diese Ausgaben durch die Erfassung flüchtiger Preisdiskrepanzen, die andernfalls in Mikrosekunden verschwinden würden. Kleinere Unternehmen, die dieses Hardware-Budget nicht aufbringen können, verlassen sich auf Cloud-Direct-Connect-Knoten und akzeptieren eine moderate Latenz im Austausch für Elastizität. Da die US-amerikanischen Wertpapiermärkte die Zeitstempelgenauigkeit auf 100-Mikrosekunden-Präzision aufrüsten, riskiert jeder Teilnehmer, der diesen Benchmark nicht erfüllt, regulatorische Kontrolle und wettbewerbliche Obsoleszenz.^{[1]Financial Conduct Authority, "Latenzarbitrage an britischen Aktienmärkten," fca.org.uk}

Wachsende passive Investitionsanlagen treiben Index-Rebalancing-Algorithmen in Europa an

Europäische passive Anlagen überstiegen im Jahr 2025 3 Billionen EUR (3,39 Billionen USD), und das planmäßige Rebalancing der STOXX- und FTSE-Indizes erzeugt nun vorhersehbare Intraday-Volumenschwankungen von 20–30 Basispunkten, die spezialisierte Algorithmen ausnutzen. Broker-Dealer analysieren Ankündigungen von Indexanbietern Wochen im Voraus und sichern Bestandteile vorab ab, wobei sie Vermögensverwaltern eine reduzierte Tracking-Error-Slippage im Austausch für erhebliche Beteiligungsgebühren anbieten. Ausführungsabteilungen integrieren daher Smart-Order-Routing mit maschinenlesbaren Regelwerken und stellen sicher, dass Liquidität vor der Schlussauktion bereitgestellt wird, wenn börsengehandelte Fonds ihre Transaktionen abschließen müssen. Der daraus resultierende Anstieg des Volumens am Tagesende belohnt Unternehmen, die Crowding-Risiken modellieren und Orders über Dark Pools, multilaterale Handelssysteme und Primärbörsen staffeln können, ohne Prüfungen zur bestmöglichen Ausführung zu verletzen. Für den Markt für algorithmischen Handel stellen diese vierteljährlichen Rebalancing-Fenster wiederkehrende Einnahmen dar, die sich mit wachsendem passivem Anteil vervielfachen.

Ausweitung der API-Liquiditätspools von Kryptobörsen in Südostasien

Binance, KuCoin und Bybit verarbeiteten im Jahr 2025 jeweils mehr als 50 Millionen API-Anfragen pro Sekunde, und ihre Maker-Taker-Rabatte von bis zu 0,02 % fördern die algorithmische Liquiditätsbereitstellung in Spot- und Perpetual-Futures-Instrumenten. Indiens Klarstellung zur Verwahrung digitaler Vermögenswerte beschleunigte die Übernahme von Privatanleger-Algorithmen, wobei lokale Börsen FIX-Protokoll-Gateways für den Hedgefonds-Handel integrierten. Cloud-basierte Backtesting-Dienste bedienen diese Händler und ermöglichen Parameterdurchläufe über Jahre von Tick-Daten, ohne eigene Server zu besitzen. Die im einstelligen Millisekundenbereich verfügbare Latenz über regionale Cloud-Zonen verringert den Leistungsunterschied zu On-Premise-Racks und ermöglicht statistische Arbitrage über fragmentierte Handelsplätze wie Singapur, Jakarta und Manila. Da immer mehr Jurisdiktionen klare Steuer- und Abwicklungsregeln veröffentlichen, gewinnt der Markt für algorithmischen Handel eine neue Gruppe von Teilnehmern, deren Strategien traditionelle und digitale Vermögenswerte verbinden.

Regulatorischer Druck für bestmögliche Ausführung, MiFID II und SEC Reg-NMS-Modernisierung

Die European Securities and Markets Authority verpflichtet Broker-Dealer, die Handelsplatzauswahl nach Preis, Geschwindigkeit und Abwicklungswahrscheinlichkeit zu dokumentieren, was Echtzeit-Transaktionskostenanalysen erfordert, die die Mikrostruktur des Orderbuchs analysieren. In den Vereinigten Staaten verlangen die vorgeschlagenen Änderungen der Rule 605 der Securities and Exchange Commission eine Berichterstattung unterhalb eines Cents, was Router effektiv dazu zwingt, auf inkrementelle Preisverbesserung statt auf die Ausführungsrate allein zu optimieren. Goldman Sachs investierte im Jahr 2025 mehr als 200 Millionen USD in Überwachungs- und Infrastruktur für die bestmögliche Ausführung, was den Umfang der Compliance-Ausgaben verdeutlicht, die nun bei erstklassigen Brokern erforderlich sind. Anbieter, die prüfungssichere Logik in ihre Programmierschnittstellen einbetten, gewinnen Mandate von kleineren Händlern, denen das Budget für den Aufbau interner Systeme fehlt. Langfristig institutionalisieren diese Regelwerke das algorithmische Management der Orderweiterleitung und steigern die adressierbare Nachfrage nach Analysemodulen und Hosting-Kapazitäten.

Steigende Colocation-Kosten an Börsen belasten mittelgroße proprietäre Handelsabteilungen

Monatliche Rack-Preise an wichtigen Handelsplätzen übersteigen 20.000 USD, sobald Redundanz, Cross-Connects und Stromverbrauch eingerechnet werden – eine Belastung, die mittelgroße Unternehmen mit weniger als 10 Millionen Orders jährlich kaum amortisieren können. Untersuchungen der Financial Conduct Authority zeigen, dass die Infrastruktur bei solchen Unternehmen bis zu 40 % der gesamten Technologieausgaben verbraucht, was zu einem Rückzug aus latenzsensitiven Strategien oder zu Migrationen zu Cloud-Knoten mit höherem Jitter führt. Die daraus resultierende Konsolidierung vergrößert die Spreads bei zuvor stark besetzten Mikroarbitrage-Paaren und erhöht unbeabsichtigt die Gewinne der verbleibenden kapitalstarken Teilnehmer. Cloud-Anbieter reagieren, indem sie Edge-Knoten innerhalb von Börsencampussen platzieren und einstellige Millisekunden-Roundtrips anbieten, die für Algorithmen mit längerem Zeithorizont geeignet sind. Dennoch bleibt die deterministische Nanosekunden-Leistung, die für Market-Making unerlässlich ist, für virtualisierte Hardware unerreichbar, was die zweistufige Geschwindigkeitshierarchie im Markt für algorithmischen Handel aufrechterhält.

Risiko eines Liquiditätsvakuums bei Flash-Crashs

Algorithmische Market-Maker tragen mehr als die Hälfte der angezeigten Tiefe an führenden Aktienmärkten bei, ziehen jedoch viele Quotes gleichzeitig zurück, wenn die Volatilität vordefinierte Schwellenwerte überschreitet, was Preislücken verstärkt. Der Flash-Crash im japanischen Yen im Oktober 2024 verursachte einen Rückgang von 3 % in 90 Sekunden, löste Schutzschalter aus und verdeutlichte die destabilisierende Rückkopplungsschleife, wenn Hochgeschwindigkeitssysteme Kill-Switches auslösen. Börsen reagierten mit Volatilitätsunterbrechungen, aber diese Pausen schaffen Ausführungsunsicherheit für Strategien, die auf kontinuierliche Orderbücher angewiesen sind. Broker-Dealer investieren nun in Stresstestrahmen, die Worst-Case-Slippage-Modelle anwenden, was den Betriebsaufwand erhöht und das Netto-Alpha verringert. Anhaltende Bedenken hinsichtlich plötzlicher Liquiditätsvakuen dämpfen eine aggressive Positionsgröße, ein Hemmnis, das das Gesamtwachstum des Marktes für algorithmischen Handel leicht bremst.

*Unsere Prognosen behandeln die Auswirkungen von Treibern und Einschränkungen als richtungsweisend und nicht additiv. Die Wirkungsprognosen berücksichtigen Basiswachstum, Mischungseffekte und Wechselwirkungen zwischen Variablen.

Segmentanalyse

Institutionelle Handelsabteilungen generierten den größten Anteil des Umsatzes im Jahr 2025, und ihr Anteil entsprach 61,16 % der Marktgröße für algorithmischen Handel, gestützt durch Multi-Asset-Mandate und dedizierte Colocation-Kapazitäten. Langfristige quantitative Manager bevorzugen Cloud-basierte Backtesting-Cluster, die Jahre von Marktdaten in Stunden wiedergeben und die Faktorexposition optimieren, ohne feste Hardwarekosten zu verursachen.^{[2]Amazon Web Services, "Financial Services Competency Partners," aws.amazon.com} Kurzfristige Hochfrequenzteilnehmer hingegen setzen Order-Router im Submikrosekunden-Bereich innerhalb von Börsenrechenzentren ein, um flüchtige Geld-Brief-Fehlbewertungen auszunutzen – ein Modell, das für die meisten Privatanleger finanziell unerschwinglich ist. 

Das Privatanlegersegment wächst bis 2031 mit einer CAGR von 8,32 %, insbesondere in Indien und Singapur, wo provisionsfreie Brokerage-Integrationen Plug-and-Play-Skriptumgebungen einbetten. MetaTrader 5 überschritt im Jahr 2025 die Marke von 2 Millionen aktiven Handelskonten – ein Meilenstein, der den demokratisierten Zugang zu institutionellen Werkzeugen verdeutlicht. Plattform-Marktplätze listen nun Tausende von kostenpflichtigen und kostenlosen Strategievorlagen auf, sodass Einzelpersonen bewährten Code lizenzieren können, anstatt von Grund auf zu programmieren. Da sich Bildungsinhalte verbessern und Programmierschnittstellen-Limits gelockert werden, erschließt die Verbreitung unter Privatanlegern einen wachsenden Einnahmestrom für Datenanbieter und Hosting-Anbieter und verschiebt den Markt für algorithmischen Handel schrittweise hin zu einer vielfältigeren Teilnehmerbasis.

Lösungspakete mit gebündelten Plattformlizenzen und Analysen erfassten im Jahr 2025 68,32 % der Ausgaben, bewertet mit 13,83 Milliarden USD innerhalb der Marktgröße für algorithmischen Handel. Thomson Reuters und Refinitiv verankern dieses Segment, indem sie kohärente Daten-Feeds, Smart-Order-Routing und Trade-Blotter über Abonnementverträge bereitstellen, die Wechselkosten einbetten. Die Dominanz integrierter Stacks spiegelt die Präferenz der Käuferseite für die Verantwortlichkeit eines einzigen Anbieters wider, die sicherstellt, dass regulatorische und operative Unterstützung von einem einzigen Helpdesk kommt. 

Dienstleistungen sind jedoch das am schnellsten wachsende Segment mit einer CAGR von 9,14 %, da spezialisierte Anbieter nun Algorithmusdesign, Modellvalidierung und Berichterstattung zur bestmöglichen Ausführung auf Auslagerungsbasis übernehmen. Die Managed-Service-Linie von AlgoTrader liefert Backtesting-Infrastruktur als verbrauchsbasierte Cloud-Arbeitslast, während InfoReach gehostete Ausführungsumgebungen anbietet, die Client-Algorithmen in Compliance-Kontrollen einbetten. Dieser modulare Ansatz findet bei Vermögensverwaltern Anklang, die mit sinkenden Verwaltungsgebühren und steigenden Prüfungsanforderungen konfrontiert sind. Im Laufe der Zeit verschwimmen die Grenzen zwischen Softwarelizenz und Beratungsmandat, und hybride Geschäftsmodelle entstehen, bei denen monatliche Rechnungen mit dem ausgeführten Volumen skalieren und die Anbieter-Kunden-Abhängigkeit im Markt für algorithmischen Handel vertiefen.

Cloud-Nutzer machten im Jahr 2025 54,47 % der globalen Ausgaben aus, was 11,02 Milliarden USD des Marktes für algorithmischen Handel entspricht, und ihr Anteil wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 9,02 % steigen. Die Attraktivität liegt in der elastischen Rechenleistung; Forscher starten Hunderte paralleler Backtests und fahren Cluster herunter, wenn der Live-Handel beginnt. AWS Financial Services listet mehr als 150 zertifizierte Handelspartner auf, während Direct-Connect-Querverbindungen zu Nasdaq und CME einstellige Millisekunden-Roundtrips ermöglichen, die für die meisten statistischen Arbitrage-Zeitrahmen ausreichend sind. 

On-Premise-Racks dominieren weiterhin das Ultra-Low-Latency-Market-Making-Segment, wo deterministische Nanosekunden-Geschwindigkeit die amortisierten Kosten überwiegt. Citadel Securities und Virtu Financial unterhalten proprietäre Glasfaser- und Field-Programmable-Gate-Array-Stacks, die Cloud-Virtualisierung nicht erreichen kann. Dennoch entstehen hybride Konzepte; Unternehmen führen latenzkritische Transaktionen in Colocation-Schränken aus, während sie Portfolio-Optimierung und Compliance-Analysen in skalierbare Clouds auslagern, bewahren Geschwindigkeit dort, wo es darauf ankommt, und profitieren anderswo von Betriebsausgaben. Da Regulatoren sich auf die Latenzangleichung konzentrieren, schrumpft der Leistungsvorsprung von Bare-Metal-Servern und schafft Dynamik für weitere Cloud-Migration im Markt für algorithmischen Handel.

Großunternehmen erfassten im Jahr 2025 63,46 % der Ausgaben, was die Bilanzkraft widerspiegelt, die ausreicht, um FPGA-Router, Direct-Market-Access-Leitungen und Cross-Asset-Datenmosaike zu finanzieren. JPMorgan Chase allein investierte im Jahr 2025 über 500 Millionen USD in Handelstechnologie und integrierte quanteninspirierte Optimierungsmodule in seine Fusion-Plattform. Der Anteilsumfang gibt solchen Banken Verhandlungsmacht gegenüber Rechenzentren und Anbietern und sichert Colocation-Slots neben Matching-Engines. 

Kleine und mittlere Unternehmen werden, obwohl sie in absoluten Ausgaben kleiner sind, bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 8,34 % wachsen, da Open-Source-Engines wie QuantConnect LEAN Lizenzgebühren aus der Gleichung streichen. Cloud-Marktplätze ermöglichen es diesen Unternehmen, Ausführungszeit in stündlichen Schüben zu abonnieren und Ausgaben an Handelsfenster anzupassen. Regionale Börsen in Brasilien und den Vereinigten Arabischen Emiraten führten im Jahr 2025 kostengünstige Programmierschnittstellen-Stufen ein und schufen neue Sandbox-Umgebungen. Zusammengenommen verschieben sinkende Infrastrukturhürden und zugängliche Code-Repositories die Wettbewerbsdynamik und ermöglichen es Fondsmanagern aus kleinen Anfängen, Positionen in einem ehemals esoterischen Markt für algorithmischen Handel einzunehmen.

Geografische Analyse

Algorithmischer Handelsmarkt Nordamerika

Nordamerika erwirtschaftete 38,14 % des globalen Umsatzes im Jahr 2025 und hält damit den größten Marktanteil im algorithmischen Handel unter allen Kontinenten. Die Colocation-Hubs in New York und Chicago beherbergen den Großteil der Hochfrequenz-Handelsdesks, unterstützt durch Börsenfazilitäten, die Transaktionen mit Nanosekunden-Präzision zeitstempeln. Regulatorische Modernisierungen, darunter das Sub-Penny-Offenlegungsmandat der Securities and Exchange Commission, erfordern kontinuierliche Upgrades der Smart-Order-Router, und Technologiegiganten wie Bloomberg und Refinitiv stärken das Ökosystem, indem sie Venue-Konnektivität mit Analyselösungen bündeln.^{[3]Securities and Exchange Commission, "Vorgeschlagene Änderungen zu Regel 605," sec.gov} Kanadische und mexikanische Börsen tragen inkrementelle Volumina bei, doch die kritische Masse anspruchsvoller Marktteilnehmer bleibt auf US-amerikanische Handelsplätze konzentriert, wo tiefe Liquidität und hohe Nachrichtenlimits kapitalintensive Strategien rechtfertigen.

Algorithmischer Handelsmarkt im asiatisch-pazifischen Raum

Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich die am schnellsten wachsende Region mit einem CAGR von 8,73 % sein, ausgehend von einer Umsatzbasis im Jahr 2025, die durch die Retailbeteiligung an indischen und südostasiatischen Börsen belebt wird. Der Vorstoß des Securities and Exchange Board of India, den Colocation-Zugang für alle Mitglieder zu ffnen, hat Infrastrukturasymmetrien ausgeglichen, und Tokios Photonennetzwerk hat neue Arbitrage-Verbindungen geschaffen, die Kassamärkte für Aktien mit Derivaten der Osaka Exchange verknüpfen. Südkoreanische und australische Regulierungsbehörden haben Sandbox-Rahmenwerke für das Testen von auf künstlicher Intelligenz basierenden Ordertypen eingeführt und laden ausländische Eigenhandelshäuser ein, Strategien ohne dauerhafte Lizenzierung zu erproben. Während die Hochfrequenzpenetration im chinesischen Festland kontrolliert bleibt, deutet die schrittweise Liberalisierung in Shenzhen und Shanghai auf eine allmähliche Öffnung hin, die zusätzliche Nachfrage freisetzen könnte, sobald Kapitalverkehrskontrollen gelockert werden.

Algorithmischer Handelsmarkt in EMEA und Südamerika

Europa sicherte sich einen erheblichen Anteil der Ausgaben im Jahr 2025, gestützt durch die Devisenliquiditätspools des Vereinigten Königreichs und passive Rebalancing-Flows bei den Indizes STOXX Europe 600 und FTSE 100. MiFID-II-Best-Execution-Prüfungen steigern die Nachfrage nach Transaktionskostenanalysen und belohnen Anbieter, die Compliance-Logik in Ausführungspfade integrieren. Das Frankfurter Colocation-Angebot der Deutsche Börse und die Pariser Rechenzentren von Euronext spiegeln US-amerikanische Latenz-Benchmarks wider und ermöglichen Cross-Venue-Arbitrage-Strategien, die in Echtzeit mehr als 30 Handelsplattformen analysieren. Obwohl Südamerika, der Nahe Osten und Afrika derzeit kleinere Märkte darstellen, könnten die API-Erweiterung der brasilianischen B3 und die neue Colocation-Halle in Abu Dhabi die lokalen Volumina nach oben verschieben – ein Signal für aufkommende Wachstumskorridore, die der algorithmische Handelsmarkt aufmerksam beobachten wird.

Regulatorisches Umfeld

In Europa bilden MiFID II und MiFIR weiterhin die Grundlage für Verpflichtungen im algorithmischen Handel, unterstützt durch die Delegierte Verordnung (EU) 2017/589 (RTS 6) zu organisatorischen Anforderungen, Tests und Kontrollen für Wertpapierfirmen, die algorithmische Handelstechniken einsetzen. Auch die aufsichtliche Konvergenz nimmt zu: Im Februar 2026 veröffentlichte die Europäische Wertpapier- und Marktaufsichtsbehörde (ESMA) ein Aufsichts-Briefing zum algorithmischen Handel in der EU, das Governance, Testing und den Einsatz von KI betont. Im Mai 2026 veröffentlichte die ESMA eine Stellungnahme zum Anwendungsbereich von Handelsplätzen, die sich mit Technologieanbietern und Systemen befasst, die Transaktionen vorab arrangieren, und die Zuordnung regulatorischer Verantwortlichkeiten im Zuge der Entwicklung der Marktstruktur weiter präzisiert.

Im Vereinigten Königreich hat die Financial Conduct Authority (FCA) eine unternehmensübergreifende Überprüfung (Juli 2025) abgeschlossen, die sich auf die Einhaltung der MiFID-RTS-6-Kontrollen und Konformitätstests durch Unternehmen konzentrierte und die Erwartungen an Notabschaltungen, Überwachung und dokumentiertes Änderungsmanagement für Algorithmen verstärkte. Auf globaler Ebene veröffentlichte IOSCO 2026 ein Aufsichtsinstrumentarium für den Einsatz von KI in den Kapitalmärkten, das Regulierungsbehörden praktische Ansätze zur Bewertung KI-bezogener Risiken an der Schnittstelle zu algorithmischem Handel und automatisierter Beratung bietet. Dies erhöht den Druck auf Unternehmen, bei der Nutzung von Drittanbieter-Tools oder ausgelagerten Komponenten eine prüfungsfähige Modell-Governance und -Aufsicht aufrechtzuerhalten.

Wertschöpfungskettenanalyse

Die Wertschöpfungskette beginnt mit Marktzugang und Handelsplatzinfrastruktur (Börsen, Matching-Engines und Colocation- bzw. Proximity-Hosting), führt dann über Konnektivität und Marktdatenverteilung, Ausführungsmanagement und Smart Order Routing, Pre-Trade-Risiko- und Compliance-Kontrollen, Strategieforschung und Backtesting bis hin zu Post-Trade-Analysen und Best-Execution-Berichterstattung für Buy-Side- und Sell-Side-Nutzer. Zu den wichtigsten Teilnehmern zählen Anbieter von Finanzdaten und Marktinfrastruktur sowie Plattformanbieter (zum Beispiel LSEG TORA für Multi-Asset-Order- und Ausführungsmanagement), spezialisierte Anbieter von Konnektivitäts- und Ausführungsinfrastruktur (wie Rithmic) sowie cloudbasierte Forschungs- und Backtesting-Ökosysteme, die von kleineren Desks und Entwicklern genutzt werden (wie QuantConnect).

Engpässe konzentrieren sich zunehmend auf Data Engineering und Leistungsfähigkeit unter Belastung. Unternehmen berichten von Problemen bei der Marktdatenleistung unter volatilen Bedingungen, und zu den praktischen Einschränkungen zählen Multicast-Verteilung ohne Paketverlust, nichtdeterministische Latenz in Cloud-Umgebungen und hohe Datenausgangsgebühren beim Verschieben großer Tick-Datensätze für Forschungszwecke. Ein zweiter Reibungspunkt liegt an der Schnittstelle zwischen Brokern und Kundenalgorithmen, wo divergierende Zertifizierungs- und Dokumentationsanforderungen den operativen Aufwand erhöhen, was Sell-Side-Desks und Anbieter dazu bewegt, Testing, Bestätigungen und laufende Überwachung als Teil von Implementierung und Managed Services zu produktisieren.

Marktchancen und Zukunftsaussichten

Chancen bündeln sich rund um eine compliance-konforme Algorithmen-Governance und ausgelagerte Kontrollen, da Regulierungsbehörden die Verantwortlichkeit für Testing, Überwachung und den Einsatz von Drittanbieterkomponenten schärfen. Die aufsichtliche Leitlinie der ESMA vom Februar 2026 und das KI-Aufsichtsinstrumentarium der IOSCO von 2026 verstärken die Nachfrage nach prüfungsfähigen Kontrollen, die Modell-Governance, Änderungsmanagement und Outsourcing-Aufsicht abdecken. Dies erweitert den Spielraum für Anbieter, die eingebettete Überwachungsanalysen, Best-Execution-Berichterstattung und standardisierte Workflows zur Algorithmenzertifizierung für Broker und mittelgroße Vermögensverwalter bereitstellen.

Eine zweite Chance entsteht rund um agentenbasierte und KI-unterstützte Handels-Workflows, die mit Sicherheitsvorkehrungen in Brokerage- und Ausführungsplattformen integriert sind. Im Juni 2026 erweiterte Interactive Brokers seine agentenbasierten Integrationen, indem Kunden KI-Agenten über sichere API-Konnektoren verbinden können, darunter Claude, sowie zusätzlich ChatGPT und Grok, was produktisierte Wege für KI-gestützte Unterstützung ohne direkte Weitergabe von Zugangsdaten veranschaulicht. Parallel dazu unterstützt die leistungsorientierte Modernisierung von Handelsplätzen im Bereich digitaler Vermögenswerte, etwa die Einführung der Matching-Engine Starbase von Deribit im März 2026, die auf Mikrosekunden-Ausführung und leistungsstarkes API-Messaging abzielt, neue algorithmische Liquiditäts- und plattformübergreifende Strategien, die von deterministischer Ausführung und umfangreicheren API-Funktionen abhängen.