カテゴリ： Bizwit Research & Consulting, IT/電子, 世界

アルゴリズム取引のグローバル市場（2022年-2029年）：株式市場、外国為替、上場投資信託、債券、暗号通貨、その他

■ 英語タイトル：Global Algorithmic Trading Market Size study & Forecast, by Type (Stock Market, Foreign Exchange, Exchange-Traded Fund, Bonds, Cryptocurrencies, Others) by Deployment (Cloud, On-premise), by End-user (Short-term Traders, Long-term Traders, Retail Investors, Institutional Investors) and Regional Analysis, 2022-2029

調査会社Bizwit Research & Consulting社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：BZW23JUN005）■ 発行会社/調査会社：Bizwit Research & Consulting
■ 商品コード：BZW23JUN005
■ 発行日：2023年5月
■ 調査対象地域：アメリカ、カナダ、イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、中国、インド、日本、オーストラリア、韓国、ブラジル、メキシコ、中東
■ 産業分野：IT
■ ページ数：約200
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール（受注後3営業日）
■ 販売価格オプション（消費税別）
Single User（1名様閲覧用、印刷不可）USD4,950 ⇒換算￥742,500見積依頼/購入/質問フォーム
Enterprisewide（同一法人内共有可）USD6,250 ⇒換算￥937,500見積依頼/購入/質問フォーム
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*** レポート概要（サマリー）***

Bizwit Research社の本調査レポートでは、2021年に18.9億ドルであった世界のアルゴリズム取引市場規模が、2022年〜2029年にかけてCAGR（年平均成長率）7.2%で成長すると展望しています。本資料は、アルゴリズム取引の世界市場にフォーカスし、市場現状や今後の動向について整理した資料です。エグゼクティブサマリー、市場定義・範囲、市場動向、産業分析、リスク分析（新型コロナウイルス感染症の影響）、種類別（株式市場、外国為替、上場投資信託、債券、その他）分析、展開別（クラウド、オンプレミス）分析、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）分析、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中南米、その他地域）分析、競争分析、調査プロセスなど、以下の構成でまとめています。また、Tradetron (U.S.)、Tickblaze LLC (U.S.)、Wyden (U.S.)、TradeStation (U.S.)、InfoReach, Inc. (U.S.)、Symphony (U.S.)、ALGOTRADERS (U.S.)、Argo Software Engineering (U.S.)、FXCM Group (U.S.)、Tata Consultancy Services Limited (U.S.)など、主要な市場参入企業情報を含んでいます。
・エグゼクティブサマリー
・市場定義・範囲
・市場動向
・産業分析
・リスク分析（新型コロナウイルス感染症の影響）
・世界のアルゴリズム取引市場規模：種類別
- 株式市場の市場規模
- 外国為替の市場規模
- 上場投資信託の市場規模
- 債券の市場規模
- その他種類の市場規模
・世界のアルゴリズム取引市場規模：展開別
- クラウドにおける市場規模
- オンプレミスにおける市場規模
・世界のアルゴリズム取引市場規模：エンドユーザー別
- 短期トレーダーにおける市場規模
- 長期トレーダーにおける市場規模
- 個人投資家における市場規模
- 機関投資家における市場規模
・世界のアルゴリズム取引市場規模：地域別
- 北米のアルゴリズム取引市場規模
- ヨーロッパのアルゴリズム取引市場規模
- アジア太平洋のアルゴリズム取引市場規模
- 中南米のアルゴリズム取引市場規模
- その他地域のアルゴリズム取引市場規模
・競争分析
・調査プロセス

アルゴリズム取引の世界市場規模は2021年に約18.9億米ドルで、予測期間2022年から2029年にかけて7.2%以上の順調な成長率が見込まれています。アルゴリズム取引とは、時間、価格、出来高を考慮し、あらかじめプログラムされた自動売買指示を用いて注文を執行するプロセスです。この種の取引は、人間のトレーダーの代わりにコンピュータのスピードと計算能力を利用することで、効率を高めることを目的としています。金融機関におけるアルゴリズム取引の採用が急増していること、高速で信頼性の高い効果的な注文執行と取引コストの削減が求められていること、さらに取引技術への投資が拡大していることが、世界全体の市場成長を促進している主な要因です。

さらに、政府規制の高まりもアルゴリズム取引市場成長の促進要因となっています。例えば、欧州連合（EU）の枠組みであるMiFID IIは、2021年にアルゴリズム取引と高頻度取引に関する包括的な規制を導入し、金融市場を統治するものです。また、SEBIは2022年9月、証券会社が投資家にアルゴリズム取引に関するサービスを提供し、誤発注を防止するためのガイドラインを発表しました。さらに、金融サービスにおけるAIやMLの台頭や、クラウドベースのソリューションに対する需要の急増は、予測される数年間にさまざまな有利な機会をもたらしています。しかし、適切なリスク評価機能の欠如とアルゴリズムの正確性と一貫性の欠如が、2022年から2029年の予測期間を通じて市場の成長に挑戦しています。

アルゴリズム取引の世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、中南米、その他地域です。北米は、取引技術への投資の増加や世界貿易に対する政府の支援の高まりにより、収益面で市場をリードしています。一方、アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高いCAGRで成長することが予想されます。これは、商社によるアルゴリズム取引技術の導入の増加や、市場空間におけるコンピュータ化された取引の増加などの要因によるものです。

本レポートに含まれる市場の主要企業は以下の通りです：
・Tradetron (U.S.)
・Tickblaze LLC (U.S.)
・Wyden (U.S.)
・TradeStation (U.S.)
・InfoReach, Inc. (U.S.)
・Symphony (U.S.)
・ALGOTRADERS (U.S.)
・Argo Software Engineering (U.S.)
・FXCM Group (U.S.)
・Tata Consultancy Services Limited (U.S.)

市場の最新動向：
・2022年10月、Scotiabankはカナダ株式市場向けにBestEx Researchと共同でアルゴリズム取引プラットフォームを導入しました。この新サービスは、リサーチベースのロジックにより大幅なコスト削減を実現しながら、顧客にトップクラスの取引パフォーマンスを提供しました。
・2022年3月、トレーディング・ソフトウェアのプロバイダーであるTrading Technologies International, Inc.は、アルゴリズム取引商品の技術プロバイダーであるRCM-Xを買収したと発表しました。RCM-Xの買収により、クラス最高の実装ツールが提供されます。

世界のアルゴリズム取引市場レポート範囲：
・ヒストリカルデータ 2019-2020-2021
・推計基準年2021年
・予測期間 2022-2029
・レポート対象範囲 収益予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
・対象セグメント タイプ、展開、エンドユーザー、地域
・地域範囲 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中南米、その他地域
・カスタマイズ範囲 レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間相当）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更

本調査の目的は、近年におけるさまざまなセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。

市場の詳細なセグメントとサブセグメントは以下の通りです：

・タイプ別：
– 株式市場
– 外国為替
– 上場投資信託
– 債券
– 暗号通貨
– その他

・デプロイメント別：
– クラウド
– オンプレミス

・エンドユーザー別：
– 短期取引
– 長期取引
– 個人投資家
– 機関投資家

・地域別
– 北米
　アメリカ
　カナダ
– ヨーロッパ
　イギリス
　ドイツ
　フランス
　スペイン
　イタリア
　その他ヨーロッパ
– アジア太平洋
　中国
　インド
　日本
　オーストラリア
　韓国
　その他アジア太平洋
– 中南米
　ブラジル
　メキシコ
　その他中南米
– その他地域

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*** レポート目次（コンテンツ）***

Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.1. Algorithmic Trading Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.2. Algorithmic Trading Market, by Type, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.3. Algorithmic Trading Market, by Deployment, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.4. Algorithmic Trading Market, by End-user, 2019-2029 (USD Billion)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Algorithmic Trading Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Scope of the Study
2.2.2. Industry Evolution
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Algorithmic Trading Market Dynamics
3.1. Algorithmic Trading Market Impact Analysis (2019-2029)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Surging adoption of algorithmic trading in financial institutions
3.1.1.2. Rise in government regulations
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. Lack of appropriate risk valuation capabilities
3.1.2.2. Lack of accuracy and consistency in algorithms
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Rising emergence of AI and ML in financial services
3.1.3.2. Surge in demand for cloud-based solutions
Chapter 4. Global Algorithmic Trading Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model (2019-2029)
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.4. Top investment opportunity
4.5. Top winning strategies
4.6. Industry Experts Prospective
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Risk Assessment: COVID-19 Impact
5.1. Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
5.2. Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario
Chapter 6. Global Algorithmic Trading Market, by Type
6.1. Market Snapshot
6.2. Global Algorithmic Trading Market by Type, Performance – Potential Analysis
6.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by Type 2019-2029 (USD Billion)
6.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
6.4.1. Stock Market
6.4.2. Foreign Exchange
6.4.3. Exchange-Traded Fund
6.4.4. Bonds
6.4.5. Cryptocurrencies
6.4.6. Others
Chapter 7. Global Algorithmic Trading Market, by Deployment
7.1. Market Snapshot
7.2. Global Algorithmic Trading Market by Deployment, Performance – Potential Analysis
7.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by Deployment 2019-2029 (USD Billion)
7.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
7.4.1. Cloud
7.4.2. On-premise
Chapter 8. Global Algorithmic Trading Market, by End-user
8.1. Market Snapshot
8.2. Global Algorithmic Trading Market by End-user, Performance – Potential Analysis
8.3. Global Algorithmic Trading Market Estimates & Forecasts by End-user 2019-2029 (USD Billion)
8.4. Algorithmic Trading Market, Sub Segment Analysis
8.4.1. Short-term Traders
8.4.2. Long-term Traders
8.4.3. Retail Investors
8.4.4. Institutional Investors
Chapter 9. Global Algorithmic Trading Market, Regional Analysis
9.1. Algorithmic Trading Market, Regional Market Snapshot
9.2. North America Algorithmic Trading Market
9.2.1. U.S. Algorithmic Trading Market
9.2.1.1. Type breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.1.2. Deployment breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.1.3. End-user breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.2. Canada Algorithmic Trading Market
9.3. Europe Algorithmic Trading Market Snapshot
9.3.1. U.K. Algorithmic Trading Market
9.3.2. Germany Algorithmic Trading Market
9.3.3. France Algorithmic Trading Market
9.3.4. Spain Algorithmic Trading Market
9.3.5. Italy Algorithmic Trading Market
9.3.6. Rest of Europe Algorithmic Trading Market
9.4. Asia-Pacific Algorithmic Trading Market Snapshot
9.4.1. China Algorithmic Trading Market
9.4.2. India Algorithmic Trading Market
9.4.3. Japan Algorithmic Trading Market
9.4.4. Australia Algorithmic Trading Market
9.4.5. South Korea Algorithmic Trading Market
9.4.6. Rest of Asia Pacific Algorithmic Trading Market
9.5. Latin America Algorithmic Trading Market Snapshot
9.5.1. Brazil Algorithmic Trading Market
9.5.2. Mexico Algorithmic Trading Market
9.5.3. Rest of Latin America Algorithmic Trading Market
9.6. Rest of The World Algorithmic Trading Market

Chapter 10. Competitive Intelligence
10.1. Top Market Strategies
10.2. Company Profiles
10.2.1. Tradetron (U.S.)
10.2.1.1. Key Information
10.2.1.2. Overview
10.2.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
10.2.1.4. Product Summary
10.2.1.5. Recent Developments
10.2.2. Tickblaze LLC (U.S.)
10.2.3. Wyden (U.S.)
10.2.4. TradeStation (U.S.)
10.2.5. InfoReach, Inc. (U.S.)
10.2.6. Symphony (U.S.)
10.2.7. ALGOTRADERS (U.S.)
10.2.8. Argo Software Engineering (U.S.)
10.2.9. FXCM Group (U.S.)
10.2.10. Tata Consultancy Services Limited (U.S.)
Chapter 11. Research Process
11.1. Research Process
11.1.1. Data Mining
11.1.2. Analysis
11.1.3. Market Estimation
11.1.4. Validation
11.1.5. Publishing
11.2. Research Attributes
11.3. Research Assumption



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  • デジタルボールトのグローバル市場（2022年-2029年）：オンプレミス、クラウド
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  • マルチエクスペリエンステクノロジーのグローバル市場（2022年-2029年）：プラットフォーム、サービス
  • ドキュメント分析分析のグローバル市場（2022年-2029年）：製品、サービス
    • ※注目の調査資料
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