Taille et part du marché du trading algorithmique
Analyse du marché du trading algorithmique par Mordor Intelligence
La taille du marché du trading algorithmique est estimée à 18,73 milliards USD en 2025 et devrait atteindre 28,44 milliards USD d'ici 2030, avec une expansion à un TCAC de 8,71 %. L'adoption s'accélère car les techniques d'intelligence artificielle améliorent la qualité d'exécution et permettent aux traders de faire face aux conditions volatiles. Les bourses d'Amérique du Nord mènent l'innovation, tandis que la demande robuste d'Asie-Pacifique élargit la base d'utilisateurs adressable. Les bureaux institutionnels ancrent encore les volumes, mais l'accès des particuliers à l'automatisation low-code remodèle la dynamique concurrentielle. Les services liés à la conception de modèles et à la conformité dépassent les revenus des plateformes, contrebalançant les dépenses plus importantes en infrastructure sécurisée sur site. Dans le même temps, la latence cloud chute suffisamment rapidement pour tenter les petites entreprises qui restaient auparavant en retrait.
Points clés du rapport
- Par type de trader, les investisseurs institutionnels détenaient 61 % de la part du marché du trading algorithmique en 2024 ; les investisseurs particuliers devraient progresser à un TCAC de 10,8 % jusqu'en 2030.
- Par composant, les solutions ont capturé 73,5 % de part de revenus en 2024, tandis que les services devraient croître à un TCAC de 11,6 % jusqu'en 2030.
- Par déploiement, les systèmes sur site ont commandé 64,2 % de la taille du marché du trading algorithmique en 2024 ; le déploiement cloud devrait se développer à un TCAC de 13,4 %.
- Par taille d'organisation, les grandes entreprises ont conservé 68,7 % de part du marché du trading algorithmique en 2024, tandis que les PME sont sur la voie d'un TCAC de 12,9 %.
- Par géographie, l'Amérique du Nord un mené avec une part de 47,3 % en 2024 ; l'Asie-Pacifique est la région à croissance la plus rapide, prévue à un TCAC de 12,4 % entre 2025-2030.
Tendances et perspectives du marché mondial du trading algorithmique
Analyse d'impact des moteurs
| Moteur | (~) % Impact sur les prévisions TCAC | Pertinence géographique | Calendrier d'impact |
|---|---|---|---|
| Demande croissante d'exécution d'ordres infra-millisecondes sur les marchés actions américains et japonais | +2.1% | Amérique du Nord, Asie-Pacifique (Japon) | Moyen terme (2-4 ans) |
| AUM d'investissement passif en hausse alimentant les algos de rééquilibrage d'indices en Europe | +1.8% | Europe | Long terme (≥ 4 ans) |
| Expansion des pools de liquidité API crypto-exchanges en Asie du Sud-Est | +1.5% | Asie-Pacifique (Asie du Sud-Est) | Moyen terme (2-4 ans) |
| Consolidation de la liquidité FX fragmentée via des plateformes multi-dealers au MO et en Afrique | +1.2% | Moyen-Orient et Afrique | Moyen terme (2-4 ans) |
| Prolifération des flux de sentiment pilotés par IA (alt-Données) dans le trading large-cap américain | +1.7% | Amérique du Nord | Court terme (≤ 2 ans) |
| Poussée réglementaire pour la meilleure exécution (MiFID II, modernisation SEC Reg NMS) | +1.3% | Mondial, avec accent sur l'Amérique du Nord et l'Europe | Moyen terme (2-4 ans) |
| Source: Mordor Intelligence | |||
Demande croissante d'exécution d'ordres infra-millisecondes
La compétition de latence est passée des microsecondes aux picosecondes dans les actions américaines et japonaises. Les entreprises déploient des réseaux de portes programmables et des routes fibre sur mesure pour gagner du temps, visant à capturer une partie des 5 milliards USD de valeur mondiale liée à l'arbitrage de latence chaque année [1]Aquilina M., Budish E., O'Neill P., "Quantifying the high-frequency trading arms race," bis.org. Les litiges sur les droits de brevet soulignent la valeur stratégique de la vitesse. Les mises à niveau intensives en capital, cependant, inclinent les avantages vers les acteurs bien financés et peuvent renforcer la concentration du marché.
AUM d'investissement passif en hausse alimentant les algos de rééquilibrage d'indices
Les actifs ETF mondiaux ont atteint 13,8 billions USD en 2024 [2]State Street mondial Advisors, "The ETF Impact Report 2024-2025," ssga.com. Les flux de rééquilibrage déclenchent des ordres importants et compressés dans le temps qui exigent une exécution algorithmique sophistiquée capable de suivre les pondérations de référence sans faire bouger les prix. La part de l'Europe dans les fonds UCITS passifs un plus que doublé au cours de la dernière décennie, intensifiant le besoin de modèles inter-actifs qui minimisent l'impact sur le marché tout en gérant des corrélations complexes.
Expansion des pools de liquidité API crypto-exchanges
Les API standardisées sur les bourses d'Asie du Sud-Est permettent une intégration transparente avec les piles de trading héritées, invitant les bureaux traditionnels à exploiter l'arbitrage d'actifs numériques. Le prochain régime Markets in Crypto-Assets harmonise la surveillance et devrait attirer plus de flux institutionnels. Les algos inter-actifs scannent de plus en plus les corrélations entre tokens et contrats à terme cotés, élargissant le mix de revenus pour les fonds systématiques.
Poussée réglementaire pour la meilleure exécution
La SEC américaine un actualisé la Regulation NMS en 2024 pour affûter les métriques d'amélioration des prix [3]Securities and Exchange Commission, "Regulation NMS: Minimum Pricing Increments, Access Fees, and Transparency of Better Priced Orders," sec.gov, tandis que MiFID II maintient les marchés européens axés sur les pistes d'audit. Les exigences de conformité ont stimulé la demande d'algorithmes transparents qui peuvent prouver la logique d'amélioration des prix, poussant les bureaux plus lents vers l'automatisation.
Analyse d'impact des freins
| Frein | (~) % Impact sur les prévisions TCAC | Pertinence géographique | Calendrier d'impact |
|---|---|---|---|
| Coûts croissants de colocation d'exchange comprimant les bureaux prop de niveau intermédiaire | -0.9% | Mondial, avec accent sur l'Amérique du Nord et l'Europe | Moyen terme (2-4 ans) |
| Perte instantanée de liquidité lors d'événements de "flash-crash" | -0.7% | Mondial | Court terme (≤ 2 ans) |
| Amendes strictes de surveillance de marché sur le spoofing HFT dans l'UE | -0.5% | Europe, avec effets de débordement vers l'Amérique du Nord | Moyen terme (2-4 ans) |
| Différentiels de latence des flux de données dans les bourses émergentes | -0.4% | Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique | Long terme (≥ 4 ans) |
| Source: Mordor Intelligence | |||
Coûts croissants de colocation d'exchange comprimant les bureaux de niveau intermédiaire
Les hausses de frais comme l'augmentation à 13 500 USD par mois pour la fibre ULL 10 Gb chez MIAX PEARL pèsent sur les bilans et peuvent forcer les boutiques propriétaires de taille moyenne à réduire leurs activités. Les coûts d'entrée élevés protègent les acteurs en place mais amincissent le champ concurrentiel, réduisant potentiellement la compression des spreads dans les instruments moins négociés.
Perte instantanée de liquidité lors d'événements de flash-crash
Les épisodes d'effondrement brutal des prix exposent les vulnérabilités lorsque les fournisseurs de liquidité se retirent simultanément. Les études lient le comportement grégaire algorithmique à l'amplification de la volatilité sous stress. Les traders construisent maintenant des interrupteurs d'arrêt et des disjoncteurs robustes, mais le risque résiduel décourage encore l'adoption par les gestionnaires d'actifs prudents.
Analyse par segment
Par types de traders : Les investisseurs particuliers perturbent la dominance institutionnelle
Les investisseurs institutionnels ont commandé 61 % du marché du trading algorithmique en 2024, ancrés par un capital profond et une infrastructure. Les traders particuliers, cependant, croissent le plus rapidement à un TCAC de 10,8 % car les plateformes faciles d'utilisation répliquent les boîtes à outils institutionnelles. Les portails de courtage regroupent maintenant des constructeurs de stratégies, des algos de routage d'ordres et des bibliothèques de backtesting, abaissant les barrières techniques. Les initiatives éducatives renforcent l'adoption en stimulant la confiance et en démystifiant l'automatisation. Les organismes de réglementation restent vigilants pour assurer des garde-fous adéquats pour les utilisateurs non professionnels.
La participation des particuliers injecte des flux d'ordres frais et favorise la cotation concurrentielle. Pourtant, le roulement plus important des particuliers amplifie également le besoin de contrôles de risque robustes car les modèles crowdsourcés peuvent converger involontairement. Les analyses de courtage montrent une préférence croissante pour les stratégies à cycle court qui exploitent la micro-structure intrajournalière, imitant souvent les tactiques de scalping institutionnelles. Au fil du temps, l'afflux de volumes particuliers peut diluer les avantages traditionnels des bureaux dans certaines poches de liquidité.
Note: Parts de segment de tous les segments individuels disponibles à l'achat du rapport
Par composant : Les services dépassent la croissance des solutions
Les solutions ont capturé 73,5 % de la part du marché du trading algorithmique en 2024, regroupant les moteurs d'exécution, tableaux de bord analytiques et adaptateurs de connectivité. Pourtant, le segment des services est sur une trajectoire TCAC de 11,6 %, reflétant l'appétit pour l'ajustement de modèles sur mesure, les rapports réglementaires et l'intégration de données personnalisées. Les clients externalisent de plus en plus les tâches de niche comme la calibration de politique d'apprentissage par renforcement ou l'analyse post-trading des marchés vers des consultants spécialisés, qui combinent l'ingénierie financière avec les compétences IA spécifiques au domaine.
La montée des services est renforcée par les changements de règles rapides qui nécessitent un recodage continuel. Les entreprises manquant de bande passante quant en interne s'appuient sur les équipes de conseil pour maintenir les bases de code, valider le risque de modèle et conduire les audits d'explicabilité. Couplées au passage vers les pipelines cloud-natifs, les entreprises de services qui maîtrisent à la fois DevOps et la logique de trading trouvent un pool de revenus qui s'élargit.
Par déploiement : L'adoption cloud s'accélère
Les installations sur site ont détenu 64,2 % de la taille du marché du trading algorithmique en 2024, en raison de demandes strictes de latence et de souveraineté des données. Pourtant, les déploiements cloud croissent à 13,4 % TCAC car les hyperscalers introduisent des zones de latence déterministe et des accélérateurs matériels. Les boutiques haute fréquence peuvent maintenant créer des instances équipées FPGA pour les backtests, coupant les cycles de recherche de semaines à heures.
Le routage sensible à la latence pour les actions américaines préfère encore les racks colocalisés, mais la recherche de stratégies, l'analyse de scénarios de risque et les simulations inter-actives fonctionnent de plus en plus dans le cloud. Le chiffrement au repos, l'informatique confidentielle et les buckets verrouillés par région satisfont les régulateurs, supprimant les obstacles antérieurs. Les petits courtiers gagnent un bénéfice disproportionné, accédant à une technologie autrefois réservée aux banques mondiales.
Par taille d'organisation : Les PME embrassent le trading algorithmique
Les grandes entreprises ont conservé 68,7 % de part en 2024, pourtant les PME ont affiché le TCAC le plus rapide de 12,9 % grâce aux ressources cloud pay-per-use et au code basé sur des modèles. Les frameworks glisser-déposer permettent aux boutiques prop régionales de trader les spreads de contrats à terme ou le gamma d'options avec des connaissances de codage minimales. Cette démocratisation diversifie les sources de liquidité et peut réduire les spreads sur les titres de moyenne capitalisation.
Les défis demeurent : les PME doivent s'attaquer à l'assurance qualité des données, surveiller la dérive des modèles et respecter les obligations d'audit. Les fournisseurs répondent avec des couches de conformité clé en main qui enregistrent chaque chemin de décision, réduisant ainsi les frais généraux réglementaires. Sur l'horizon de prévision, l'adoption des PME devrait augmenter les volumes globaux dans les bourses émergentes et les dérivés de niche.
Analyse géographique
L'Amérique du Nord un contribué 47,3 % du chiffre d'affaires mondial en 2024. La clarté réglementaire, un réseau dense d'exchanges et l'intégration étroite entre gestionnaires d'actifs et fournisseurs technologiques soutiennent la croissance. La mise à jour de la Regulation NMS par la SEC élève les standards de transparence, renforçant l'exécution algorithmique comme une nécessité de conformité. Les analyses de sentiment basées sur l'IA influencent déjà les carnets d'ordres large-cap, tandis que la recherche sur les indicateurs de point médian d'apprentissage automatique favorise de nouvelles stratégies de recherche de liquidité.
L'Asie-Pacifique livre la dynamique la plus forte, projetée à un TCAC de 12,4 % jusqu'en 2030. L'infrastructure mature des marchés actions du Japon soutient l'expérimentation picoseconde, tandis que la Chine équilibre l'expansion avec des frais HFT plus élevés visant à freiner le churn excessif. Les marchés crypto d'Asie du Sud-Est exportent des API standardisées, mélangeant la liquidité d'actifs numériques avec les workflows actions et FX. Le régulateur de l'Inde rédige des directives pour ouvrir le trading algorithmique à une base de détail plus large tout en préservant les garde-fous systémiques.
L'Europe occupe une position pivot façonnée par MiFID II. Les obligations strictes de transparence et de disjoncteur renforcent la demande de code auditable. Les flux d'investissement passif dominent le chiffre d'affaires, poussant les fournisseurs à affiner les algos de rééquilibrage d'indices qui atténuent l'erreur de suivi. La revue de stabilité de la Banque centrale européenne avertit que les valorisations élevées pourraient amplifier les risques lorsque les flux automatisés se dénouent, soulignant le besoin de tests de scénarios [4]European Central Bank, "Financial Stability Review 2024," ecb.europa.eu. Les portails FX multi-dealers au Moyen-Orient et en Afrique commencent à combler les lacunes historiques de liquidité, invitant les fonds systématiques à déployer des spreads inter-devises précédemment jugés infaisables.
Paysage concurrentiel
Principales entreprises du marché du trading algorithmique
La rivalité du marché est intense, pourtant la dynamique de course-vers-zéro-latence crée de hautes barrières pour les nouveaux entrants. La recherche montre que les six principales entreprises haute fréquence capturent plus de 80 % des "victoires de course" lors des concours d'arbitrage de latence. Les acteurs en place investissent dans les liaisons micro-ondes et le silicium personnalisé, tandis que les challengers à croissance rapide se concentrent sur les pipelines IA cloud-natifs qui adaptent les stratégies dynamiquement.
Les litiges stratégiques autour des brevets FPGA signalent la valeur commerciale de l'expertise microstructure. Les partenariats comme celui d'Hudson River Trading avec un fournisseur cloud majeur illustrent un playbook émergent : louer le calcul élastique pour la recherche, réserver les racks sur site pour la production. L'espace blanc demeure dans l'arbitrage inter-actifs liant les dérivés crypto avec les contrats à terme cotés, ainsi que les modèles de facteurs alignés ESG qui tirent des données satellites ou alternatives.
Leaders de l'industrie du trading algorithmique
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Thomson Reuters
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Jump Trading LLC
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Refinitiv Ltd
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63 Moons Technologies Ltd
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Virtu Financial Inc.
- *Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
Développements récents de l'industrie
- Mai 2025 : Mezzi un introduit une plateforme de sentiment en temps réel qui analyse le texte financier pour des signaux de trading.
- Avril 2025 : Tradeweb un enregistré 509,7 millions USD de revenus au T1, en hausse de 24,6 %, aidé par des outils algorithmiques nouvellement intégrés.
- Mars 2025 : Hudson River Trading un créé une unité d'analyse de structure de marché pour affiner l'architecture d'exécution.
- Février 2025 : London Stock Exchange Group un souligné la hausse d'adoption d'exécution algorithmique suite à son acquisition de r8fin.
- Janvier 2025 : Jump Trading un établi une équipe d'arbitrage statistique basse fréquence à Hong Kong pour élargir les stratégies Asie-Pacifique.
Portée du rapport sur le marché mondial du trading algorithmique
Le trading algorithmique, également connu sous le nom de trading automatisé, algo-trading ou black-box trading, est une méthode d'implémentation d'ordres de trading avec des instructions de trading pré-programmées automatisées. Considérant des variables comme le volume, le prix et le temps, les programmes envoient de petites tranches de l'ordre au marché sur une période.
Le marché du trading algorithmique est segmenté par types de traders (investisseurs institutionnels, investisseurs particuliers, traders à long terme, traders à court terme), par composant (solutions (plateformes, outils logiciels), services), par déploiement (sur cloud, sur site), par taille d'organisation (petites et moyennes entreprises, grandes entreprises), par géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie Pacifique, Amérique latine, Moyen-Orient et Afrique).
Les tailles et prévisions de marché sont fournies en termes de valeur en USD pour tous les segments ci-dessus.
| Investisseurs institutionnels |
| Investisseurs particuliers |
| Traders à long terme |
| Traders à court terme |
| Solutions | Plateformes |
| Outils logiciels | |
| Services |
| Cloud |
| Sur site |
| Petites et moyennes entreprises |
| Grandes entreprises |
| Amérique du Nord | États-Unis |
| Canada | |
| Mexique | |
| Amérique du Sud | Brésil |
| Argentine | |
| Chili | |
| Pérou | |
| Reste de l'Amérique du Sud | |
| Europe | Allemagne |
| Royaume-Uni | |
| France | |
| Italie | |
| Espagne | |
| Reste de l'Europe | |
| Asie-Pacifique | Chine |
| Japon | |
| Corée du Sud | |
| Inde | |
| Australie | |
| Nouvelle-Zélande | |
| Reste de l'Asie-Pacifique | |
| Moyen-Orient et Afrique | Émirats arabes unis |
| Arabie saoudite | |
| Turquie | |
| Afrique du Sud | |
| Reste du Moyen-Orient et de l'Afrique |
| Par types de traders | Investisseurs institutionnels | |
| Investisseurs particuliers | ||
| Traders à long terme | ||
| Traders à court terme | ||
| Par composant | Solutions | Plateformes |
| Outils logiciels | ||
| Services | ||
| Par déploiement | Cloud | |
| Sur site | ||
| Par taille d'organisation | Petites et moyennes entreprises | |
| Grandes entreprises | ||
| Par géographie | Amérique du Nord | États-Unis |
| Canada | ||
| Mexique | ||
| Amérique du Sud | Brésil | |
| Argentine | ||
| Chili | ||
| Pérou | ||
| Reste de l'Amérique du Sud | ||
| Europe | Allemagne | |
| Royaume-Uni | ||
| France | ||
| Italie | ||
| Espagne | ||
| Reste de l'Europe | ||
| Asie-Pacifique | Chine | |
| Japon | ||
| Corée du Sud | ||
| Inde | ||
| Australie | ||
| Nouvelle-Zélande | ||
| Reste de l'Asie-Pacifique | ||
| Moyen-Orient et Afrique | Émirats arabes unis | |
| Arabie saoudite | ||
| Turquie | ||
| Afrique du Sud | ||
| Reste du Moyen-Orient et de l'Afrique | ||
Questions clés répondues dans le rapport
Quelle est la taille projetée du marché du trading algorithmique d'ici 2030 ?
Le marché devrait atteindre 28,44 milliards USD d'ici 2030, croissant à un TCAC de 8,71 %.
Quelle région connaît la croissance la plus rapide en adoption de trading algorithmique ?
L'Asie-Pacifique devrait se développer à un TCAC de 12,4 % entre 2025-2030, dépassant toutes les autres régions.
Pourquoi les services dépassent-ils les solutions logicielles en croissance ?
La complexité réglementaire et le besoin d'optimisation de modèles sur mesure stimulent un TCAC de 11,6 % pour les services spécialisés.
Comment les frais de colocation croissants affectent-ils les petites entreprises de trading ?
Les coûts d'infrastructure plus élevés compriment les bureaux propriétaires de niveau intermédiaire, réduisant potentiellement la diversité concurrentielle et les avantages de spread pour l'investisseur final.
Quel rôle joue l'intelligence artificielle dans les algorithmes modernes ?
L'IA améliore la reconnaissance de motifs et l'analyse de sentiment, permettant une génération de signal plus rapide et une exécution adaptative à travers les classes d'actifs.
Les déploiements cloud sont-ils viables pour les stratégies sensibles à la latence ?
La recherche et le backtesting s'appuient de plus en plus sur les ressources cloud ; cependant, les stratégies ultra-faible-latence de niveau production favorisent encore les configurations sur site colocalisées pour les avantages microseconde.
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