Taille et part du marché du trading algorithmique

Marché du trading algorithmique (2025 - 2030)
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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.

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.

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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.

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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.

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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

  1. Thomson Reuters

  2. Jump Trading LLC

  3. Refinitiv Ltd

  4. 63 Moons Technologies Ltd

  5. Virtu Financial Inc.

  6. *Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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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.

Table des matières pour le rapport de l'industrie du trading algorithmique

1. INTRODUCTION

  • 1.1 Hypothèses d'étude et définition du marché
  • 1.2 Portée de l'étude

2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE

3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF

4. PAYSAGE DU MARCHÉ

  • 4.1 Aperçu du marché
  • 4.2 Moteurs du marché
    • 4.2.1 Demande croissante d'exécution d'ordres infra-millisecondes sur les marchés actions américains et japonais
    • 4.2.2 AUM d'investissement passif en hausse alimentant les algos de rééquilibrage d'indices en Europe
    • 4.2.3 Expansion des pools de liquidité API crypto-exchanges en Asie du Sud-Est
    • 4.2.4 Consolidation de la liquidité FX fragmentée via des plateformes multi-dealers au MO et en Afrique
    • 4.2.5 Prolifération des flux de sentiment pilotés par IA (alt-Données) dans le trading large-cap américain
    • 4.2.6 Poussée réglementaire pour la meilleure exécution (MiFID II, modernisation SEC Reg NMS)
  • 4.3 Freins du marché
    • 4.3.1 Coûts croissants de colocation d'exchange comprimant les bureaux prop de niveau intermédiaire
    • 4.3.2 Perte instantanée de liquidité lors d'événements de "flash-crash"
    • 4.3.3 Amendes strictes de surveillance de marché sur le spoofing HFT dans l'UE
    • 4.3.4 Différentiels de latence des flux de données dans les bourses émergentes
  • 4.4 Perspectives réglementaires
  • 4.5 Analyse des cinq forces de Porter
    • 4.5.1 Pouvoir de négociation des fournisseurs
    • 4.5.2 Pouvoir de négociation des acheteurs / investisseurs
    • 4.5.3 Menace de nouveaux entrants
    • 4.5.4 Menace de substituts
    • 4.5.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
  • 4.6 Aperçu technologique
    • 4.6.1 Stratégies de trading algorithmique
    • 4.6.1.1 Trading de momentum
    • 4.6.1.2 Trading d'arbitrage
    • 4.6.1.3 Suivi de tendance
    • 4.6.1.4 Stratégies basées sur l'exécution
    • 4.6.1.5 Analyse de sentiment
    • 4.6.1.6 Rééquilibrage de fonds indiciels
    • 4.6.1.7 Basé sur des modèles mathématiques
    • 4.6.1.8 Autres stratégies
  • 4.7 Impact des facteurs macroéconomiques sur le marché

5. TAILLE DU MARCHÉ ET PRÉVISIONS DE CROISSANCE (VALEUR)

  • 5.1 Par types de traders
    • 5.1.1 Investisseurs institutionnels
    • 5.1.2 Investisseurs particuliers
    • 5.1.3 Traders à long terme
    • 5.1.4 Traders à court terme
  • 5.2 Par composant
    • 5.2.1 Solutions
    • 5.2.1.1 Plateformes
    • 5.2.1.2 Outils logiciels
    • 5.2.2 Services
  • 5.3 Par déploiement
    • 5.3.1 Cloud
    • 5.3.2 Sur site
  • 5.4 Par taille d'organisation
    • 5.4.1 Petites et moyennes entreprises
    • 5.4.2 Grandes entreprises
  • 5.5 Par géographie
    • 5.5.1 Amérique du Nord
    • 5.5.1.1 États-Unis
    • 5.5.1.2 Canada
    • 5.5.1.3 Mexique
    • 5.5.2 Amérique du Sud
    • 5.5.2.1 Brésil
    • 5.5.2.2 Argentine
    • 5.5.2.3 Chili
    • 5.5.2.4 Pérou
    • 5.5.2.5 Reste de l'Amérique du Sud
    • 5.5.3 Europe
    • 5.5.3.1 Allemagne
    • 5.5.3.2 Royaume-Uni
    • 5.5.3.3 France
    • 5.5.3.4 Italie
    • 5.5.3.5 Espagne
    • 5.5.3.6 Reste de l'Europe
    • 5.5.4 Asie-Pacifique
    • 5.5.4.1 Chine
    • 5.5.4.2 Japon
    • 5.5.4.3 Corée du Sud
    • 5.5.4.4 Inde
    • 5.5.4.5 Australie
    • 5.5.4.6 Nouvelle-Zélande
    • 5.5.4.7 Reste de l'Asie-Pacifique
    • 5.5.5 Moyen-Orient et Afrique
    • 5.5.5.1 Émirats arabes unis
    • 5.5.5.2 Arabie saoudite
    • 5.5.5.3 Turquie
    • 5.5.5.4 Afrique du Sud
    • 5.5.5.5 Reste du Moyen-Orient et de l'Afrique

6. PAYSAGE CONCURRENTIEL

  • 6.1 Développements stratégiques
  • 6.2 Analyse de positionnement des fournisseurs
  • 6.3 Profils d'entreprises (inclut aperçu niveau mondial, aperçu niveau marché, segments centraux, financiers si disponibles, informations stratégiques, produits et services, et développements récents)
    • 6.3.1 Thomson Reuters Corp.
    • 6.3.2 Refinitiv Ltd
    • 6.3.3 Virtu Financial Inc.
    • 6.3.4 Jump Trading LLC
    • 6.3.5 Citadel Securities LLC
    • 6.3.6 Hudson River Trading LLC
    • 6.3.7 Tower Research Capital LLC
    • 6.3.8 XTX Markets Ltd
    • 6.3.9 Goldman Sachs Group Inc.
    • 6.3.10 JPMorgan Chase and Co.
    • 6.3.11 IG Group Holdings plc
    • 6.3.12 63 Moons Technologies Ltd
    • 6.3.13 MetaQuotes Software Corp.
    • 6.3.14 Symphony Fintech Solutions Pvt Ltd
    • 6.3.15 InfoReach Inc.
    • 6.3.16 AlgoTrader AG
    • 6.3.17 ARGO SE
    • 6.3.18 Kuberre Systems Inc.
    • 6.3.19 KCG Holdings LLC
    • 6.3.20 DRW Holdings LLC

7. OPPORTUNITÉS DE MARCHÉ ET PERSPECTIVES FUTURES

  • 7.1 Évaluation des espaces blancs et besoins non satisfaits
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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.

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
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
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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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