Tamaño del mercado comercial algorítmico y análisis de participación: tendencias y pronósticos de crecimiento (2025 - 2030)

El mercado de trading algorítmico está segmentado por tipo de operador (inversores institucionales, inversores minoristas, operadores a largo plazo, operadores a corto plazo), componente (soluciones, servicios), implementación (nube, local), tamaño de la organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas) y ubicación geográfica. Las previsiones de mercado se expresan en valor (USD).

Tamaño y participación en el mercado del trading algorítmico

Mercado de trading algorítmico (2025-2030)
Imagen © Mordor Intelligence. Reutilización permitida bajo la licencia CC BY 4.0.

Análisis del mercado de trading algorítmico por Mordor Intelligence

Se estima que el tamaño del mercado de trading algorítmico será de 18.73 millones de dólares en 2025 y se prevé que alcance los 28.44 millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 8.71 %. Su adopción se está acelerando a medida que las técnicas de inteligencia artificial mejoran la calidad de la ejecución y permiten a los operadores afrontar condiciones volátiles. Las bolsas de Norteamérica lideran la innovación, mientras que la sólida demanda de Asia-Pacífico amplía la base de usuarios objetivo. Las mesas de negociación institucionales aún anclan los volúmenes, pero el acceso minorista a la automatización de bajo código está transformando la dinámica competitiva. Los servicios vinculados al diseño de modelos y al cumplimiento normativo están superando los ingresos de las plataformas, lo que compensa un mayor gasto en infraestructura local segura. Al mismo tiempo, la latencia de la nube está disminuyendo con la suficiente rapidez como para tentar a las pequeñas empresas que antes se mantenían al margen.

Conclusiones clave del informe

  • Por tipo de comerciante, los inversores institucionales tenían el 61% de la participación de mercado del comercio algorítmico en 2024; se proyecta que los inversores minoristas avancen a una CAGR del 10.8% hasta 2030.
  • Por componente, las soluciones capturaron el 73.5 % de los ingresos en 2024, mientras que se prevé que los servicios crezcan a una CAGR del 11.6 % hasta 2030.
  • En términos de implementación, los sistemas locales representaron el 64.2 % del tamaño del mercado de comercio algorítmico en 2024; se prevé que la implementación en la nube se expanda a una CAGR del 13.4 %.
  • Por tamaño de organización, las grandes empresas conservaron el 68.7 % del mercado de comercio algorítmico en 2024, mientras que las pymes están en camino de lograr una CAGR del 12.9 %.
  • Por geografía, América del Norte lideró con una participación del 47.3% en 2024; Asia-Pacífico es la región de más rápido crecimiento, con una previsión de CAGR del 12.4% entre 2025 y 2030.

Análisis de segmento

Por tipo de comerciante: Los inversores minoristas alteran el dominio institucional

Los inversores institucionales dominaron el 61% del mercado de trading algorítmico en 2024, gracias a una sólida infraestructura y capital. Sin embargo, los operadores minoristas están creciendo más rápido, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 10.8%, gracias a que las plataformas fáciles de usar replican las herramientas institucionales. Los portales de corretaje ahora incluyen creadores de estrategias, algoritmos de enrutamiento de órdenes y bibliotecas de backtesting, lo que reduce las barreras técnicas. Las iniciativas educativas refuerzan la adopción, fomentando la confianza y desmitificando la automatización. Los organismos reguladores se mantienen vigilantes para garantizar las salvaguardias adecuadas para los usuarios no profesionales.

La participación minorista inyecta un nuevo flujo de órdenes y fomenta la cotización competitiva. Sin embargo, el mayor volumen de operaciones minoristas también intensifica la necesidad de controles de riesgo sólidos, ya que los modelos de colaboración colectiva pueden converger involuntariamente. Los análisis de corretaje muestran una creciente preferencia por estrategias de ciclo corto que explotan la microestructura intradía, a menudo reflejando tácticas de scalping institucional. Con el tiempo, la afluencia de volúmenes minoristas puede diluir las ventajas tradicionales de las mesas de negociación en ciertas áreas de liquidez.

Mercado de comercio algorítmico
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Nota: Las participaciones de todos los segmentos individuales están disponibles al momento de la compra del informe.

Por componente: Los servicios superan el crecimiento de las soluciones

Las soluciones captaron el 73.5 % de la cuota de mercado del trading algorítmico en 2024, combinando motores de ejecución, paneles de análisis y adaptadores de conectividad. Aun así, el segmento de servicios mantiene una trayectoria de CAGR del 11.6 %, lo que refleja el interés por el ajuste de modelos a medida, la elaboración de informes regulatorios y la integración de datos a medida. Los clientes externalizan cada vez más tareas específicas, como la calibración de políticas mediante aprendizaje de refuerzo o el análisis de centros de negociación posteriores a la negociación, a consultores especializados que combinan la ingeniería financiera con habilidades de IA específicas del sector.

El auge de los servicios se ve reforzado por los rápidos cambios en las normas que exigen una recodificación continua. Las empresas que carecen de capacidad cuantitativa interna recurren a equipos de asesoría para mantener las bases de código, validar el riesgo de los modelos y realizar auditorías de explicabilidad. Junto con la transición a pipelines nativos de la nube, las empresas de servicios que dominan DevOps y la lógica comercial encuentran una fuente de ingresos cada vez mayor.

Por implementación: la adopción de la nube se acelera

Las instalaciones locales representaron el 64.2 % del tamaño del mercado de trading algorítmico en 2024, debido a las estrictas exigencias de latencia y soberanía de datos. Sin embargo, las implementaciones en la nube están creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 13.4 % a medida que los hiperescaladores introducen zonas de latencia deterministas y aceleradores de hardware. Los talleres de alta frecuencia ahora pueden implementar instancias equipadas con FPGA para realizar backtesting, reduciendo los ciclos de investigación de semanas a horas.

El enrutamiento sensible a la latencia para la renta variable estadounidense aún prefiere racks coubicados, pero la investigación de estrategias, el análisis de escenarios de riesgo y las simulaciones entre activos se ejecutan cada vez más en la nube. El cifrado en reposo, la computación confidencial y los buckets con bloqueo regional satisfacen a los reguladores, eliminando impedimentos anteriores. Los brókeres más pequeños obtienen un beneficio considerable al acceder a tecnología que antes estaba reservada a la banca global.

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Por tamaño de la organización: Las PYMES adoptan el comercio algorítmico

Las grandes empresas mantuvieron una participación del 68.7 % en 2024, pero las pymes registraron la tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) más rápida, del 12.9 %, gracias a los recursos en la nube de pago por uso y al código basado en plantillas. Las plataformas de arrastrar y soltar permiten a las empresas regionales operar con diferenciales de futuros o gamma de opciones con conocimientos mínimos de programación. Esta democratización diversifica las fuentes de liquidez y puede reducir los diferenciales de los valores de mediana capitalización.

Los desafíos persisten: las pymes deben abordar el control de calidad de los datos, monitorear las desviaciones de los modelos y cumplir con las obligaciones de auditoría. Los proveedores responden con capas de cumplimiento integrales que registran cada proceso de decisión, reduciendo así los gastos regulatorios. Durante el horizonte de pronóstico, se espera que la adopción por parte de las pymes aumente el volumen general en las bolsas emergentes y los derivados de nicho.

Análisis geográfico

Norteamérica contribuyó con el 47.3 % de la facturación global en 2024. La claridad regulatoria, una densa red de intercambios y una estrecha integración entre gestores de activos y proveedores de tecnología sustentan el crecimiento. La actualización de la SEC al Reglamento NMS eleva los estándares de transparencia, reforzando la ejecución algorítmica como requisito de cumplimiento. El análisis de sentimiento basado en IA ya influye en las carteras de órdenes de las empresas de gran capitalización, mientras que la investigación sobre indicadores de punto medio basados ​​en aprendizaje automático fomenta nuevas estrategias de búsqueda de liquidez.

Asia-Pacífico presenta el mayor impulso, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) proyectada del 12.4 % hasta 2030. La sólida infraestructura de plataformas de inversión en renta variable de Japón apoya la experimentación en picosegundos, mientras que China equilibra su expansión con comisiones más altas de alta frecuencia (HFT) para reducir la rotación excesiva de capitales. Las plataformas de criptomonedas del sudeste asiático exportan API estandarizadas, combinando la liquidez de activos digitales con los flujos de trabajo de renta variable y divisas. El regulador indio está elaborando directrices para abrir el trading algorítmico a una base minorista más amplia, preservando al mismo tiempo las salvaguardias sistémicas.

Europa ocupa una posición clave, determinada por la MiFID II. Las estrictas obligaciones de transparencia y de disyuntor aumentan la demanda de código auditable. Los flujos de inversión pasiva dominan la facturación, lo que impulsa a los proveedores a perfeccionar los algoritmos de reequilibrio de índices que mitigan el error de seguimiento. El informe de estabilidad del Banco Central Europeo advierte que las altas valoraciones podrían amplificar los riesgos cuando se desmantelen los flujos automatizados, lo que subraya la necesidad de realizar pruebas de escenarios. [ 4 ]Banco Central Europeo, «Informe de estabilidad financiera 2024», ecb.europa.euLos portales de divisas con múltiples distribuidores en Medio Oriente y África comienzan a cerrar brechas de liquidez históricas, invitando a los fondos sistemáticos a implementar diferenciales entre divisas que antes se consideraban inviables.

Mercado de comercio algorítmico
Imagen © Mordor Intelligence. Reutilización permitida bajo la licencia CC BY 4.0.

Panorama competitivo

Principales empresas en el mercado de comercio algorítmico

La rivalidad en el mercado es intensa, pero la dinámica de la carrera hacia la latencia cero crea grandes barreras para los nuevos participantes. Las investigaciones muestran que las seis principales empresas de alta frecuencia obtienen más del 80 % de las victorias en las competiciones de arbitraje de latencia. Las empresas establecidas invierten en enlaces de microondas y silicio a medida, mientras que los competidores de rápido crecimiento se centran en canales de IA nativos de la nube que adaptan sus estrategias dinámicamente.

Los litigios estratégicos en torno a las patentes de FPGA demuestran el valor comercial de la experiencia en microestructuras. Asociaciones como la de Hudson River Trading con un importante proveedor de servicios en la nube ilustran una estrategia emergente: alquilar computación elástica para investigación y reservar racks locales para producción. Aún existe margen de maniobra en el arbitraje entre activos que vincula los derivados de criptomonedas con futuros cotizados, así como en los modelos de factores alineados con criterios ESG que incorporan datos satelitales o alternativos.

Líderes de la industria del trading algorítmico

  1. Thomson Reuters

  2. Saltar Trading LLC

  3. Refinitiv Ltda.

  4. 63 Moons Technologies Ltd

  5. Virtu Financial Inc.

  6. *Descargo de responsabilidad: los jugadores principales están clasificados sin ningún orden en particular
Mercado de comercio algorítmico
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Desarrollos recientes de la industria

  • Mayo de 2025: Mezzi presentó una plataforma de sentimiento en tiempo real que analiza el texto financiero en busca de señales comerciales.
  • Abril de 2025: Tradeweb registró USD 509.7 millones en ingresos en el primer trimestre, un aumento del 1%, ayudado por herramientas algorítmicas recientemente integradas.
  • Marzo de 2025: Hudson River Trading creó una unidad de análisis de la estructura del mercado para perfeccionar la arquitectura de ejecución.
  • Febrero de 2025: London Stock Exchange Group destacó la creciente adopción de la ejecución algorítmica tras su adquisición de r8fin.
  • Enero de 2025: Jump Trading creó un equipo de arbitraje estadístico de baja frecuencia en Hong Kong para ampliar las estrategias de Asia-Pacífico.

Índice del informe sobre la industria del trading algorítmico

1. INTRODUCCIÓN

  • 1.1 Supuestos del estudio y definición del mercado
  • 1.2 Alcance del estudio

2. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN

3. RESUMEN EJECUTIVO

4. PANORAMA DEL MERCADO

  • 4.1 Visión general del mercado
  • Controladores del mercado 4.2
    • 4.2.1 Creciente demanda de ejecución de órdenes en menos de un milisegundo en los mercados bursátiles de Estados Unidos y Japón
    • 4.2.2 El aumento de los activos bajo gestión (AUM) de inversión pasiva impulsa los algoritmos de reequilibrio de índices en Europa
    • 4.2.3 Expansión de los fondos de liquidez de las API de intercambio de criptomonedas en el Sudeste Asiático
    • 4.2.4 Consolidación de la liquidez cambiaria fragmentada a través de plataformas de múltiples distribuidores en Oriente Medio y África
    • 4.2.5 Proliferación de fuentes de sentimiento impulsadas por IA (datos alternativos) en el comercio de acciones de gran capitalización de EE. UU.
    • 4.2.6 Impulso regulatorio para la mejor ejecución (MiFID II, modernización de SEC Reg NMS)
  • Restricciones de mercado 4.3
    • 4.3.1 El aumento de los costos de colocación de intercambio presiona a las oficinas de propiedad de nivel medio
    • 4.3.2 Pérdida instantánea de liquidez durante eventos de “flash-crash”
    • 4.3.3 Multas estrictas de vigilancia del mercado por suplantación de HFT en la UE
    • 4.3.4 Diferenciales de latencia en la alimentación de datos en los intercambios emergentes
  • 4.4 Perspectiva regulatoria
  • 4.5 Análisis de las cinco fuerzas de Porter
    • 4.5.1 Poder de negociación de los proveedores
    • 4.5.2 Poder de negociación de los compradores/inversores
    • 4.5.3 Amenaza de nuevos entrantes
    • 4.5.4 Amenaza de sustitutos
    • 4.5.5 Intensidad de la rivalidad competitiva
  • 4.6 Instantánea de tecnología
    • 4.6.1 Estrategias comerciales algorítmicas
    • 4.6.1.1 Comercio de impulso
    • 4.6.1.2 Operaciones de arbitraje
    • 4.6.1.3 Seguimiento de tendencias
    • 4.6.1.4 Estrategias basadas en la ejecución
    • 4.6.1.5 Análisis de sentimiento
    • 4.6.1.6 Reequilibrio de fondos indexados
    • 4.6.1.7 Basado en modelos matemáticos
    • 4.6.1.8 Otras estrategias
  • 4.7 Impacto de los factores macroeconómicos en el mercado

5. TAMAÑO DEL MERCADO Y PREVISIONES DE CRECIMIENTO (VALOR)

  • 5.1 Por tipos de comerciantes
    • 5.1.1 Inversores institucionales
    • 5.1.2 Inversores minoristas
    • 5.1.3 Operadores a largo plazo
    • 5.1.4 Operadores a corto plazo
  • 5.2 por componente
    • Soluciones 5.2.1
    • Plataformas 5.2.1.1
    • 5.2.1.2 Herramientas de software
    • Servicios 5.2.2
  • 5.3 Por implementación
    • Nube 5.3.1
    • 5.3.2 En las instalaciones
  • 5.4 Por tamaño de la organización
    • 5.4.1 Pequeñas y Medianas Empresas
    • 5.4.2 grandes empresas
  • 5.5 Por geografía
    • 5.5.1 América del Norte
    • 5.5.1.1 Estados Unidos
    • 5.5.1.2 Canadá
    • 5.5.1.3 México
    • 5.5.2 Sudamérica
    • 5.5.2.1 Brasil
    • 5.5.2.2 Argentina
    • 5.5.2.3 Chile
    • 5.5.2.4 Perú
    • 5.5.2.5 Resto de América del Sur
    • 5.5.3 Europa
    • 5.5.3.1 Alemania
    • 5.5.3.2 Reino Unido
    • 5.5.3.3 Francia
    • 5.5.3.4 Italia
    • 5.5.3.5 España
    • 5.5.3.6 Resto de Europa
    • 5.5.4 Asia-Pacífico
    • 5.5.4.1 de china
    • 5.5.4.2 Japón
    • 5.5.4.3 Corea del Sur
    • 5.5.4.4 la India
    • 5.5.4.5 Australia
    • 5.5.4.6 Nueva Zelanda
    • 5.5.4.7 Resto de Asia-Pacífico
    • 5.5.5 Oriente Medio y África
    • 5.5.5.1 Emiratos Árabes Unidos
    • 5.5.5.2 Arabia Saudita
    • 5.5.5.3 Turquía
    • 5.5.5.4 Sudáfrica
    • 5.5.5.5 Resto de Oriente Medio y África

6. PANORAMA COMPETITIVO

  • 6.1 Desarrollos estratégicos
  • 6.2 Análisis de posicionamiento de proveedores
  • 6.3 Perfiles de la empresa (incluye descripción general a nivel global, descripción general a nivel de mercado, segmentos principales, información financiera según disponibilidad, información estratégica, productos y servicios, y desarrollos recientes)
    • 6.3.1 Thomson Reuters Corp.
    • 6.3.2 Refinitiv Ltd.
    • 6.3.3 Virtu Financial Inc.
    • 6.3.4 Saltar 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 Grupo Goldman Sachs Inc.
    • 6.3.10 JPMorgan Chase y Cía.
    • 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 SE ARGO
    • 6.3.18 Kuberre Systems Inc.
    • 6.3.19 KCG Holdings LLC
    • 6.3.20 DRW Holdings LLC

7. OPORTUNIDADES DE MERCADO Y PERSPECTIVAS DE FUTURO

  • 7.1 Evaluación de espacios en blanco y necesidades insatisfechas
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Alcance del informe del mercado global de trading algorítmico

El comercio algorítmico, también conocido como comercio automatizado, comercio algorítmico o comercio de caja negra, es un método para implementar órdenes comerciales con instrucciones comerciales automatizadas preprogramadas. Teniendo en cuenta variables como el volumen, el precio y el tiempo, los programas envían pequeñas porciones de la orden al mercado durante un período.

El mercado de comercio algorítmico está segmentado por tipos de comerciantes (inversores institucionales, inversores minoristas, comerciantes a largo plazo, comerciantes a corto plazo), por componente (soluciones (plataformas, herramientas de software), servicios), por implementación (en la nube, en -premisa), por tamaño de la organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por geografía (América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América Latina, Oriente Medio y África).

Los tamaños de mercado y las previsiones se proporcionan en términos de valor en USD para todos los segmentos anteriores.

Por tipos de comerciantes Inversores institucionales
Invesores minoristas
Comerciantes a largo plazo
Comerciantes a corto plazo
Por componente Soluciones Plataformas
Herramientas de software
Servicios
Por implementación Nube
En la premisa
Por tamaño de la organización Pequeñas y medianas empresas
Grandes empresas
Por geografía Norteamérica United States
Canada
México
Latinoamérica Brasil
Argentina
Chile
Perú
Resto de Sudamérica
Europa Alemania
Reino Unido
Francia
Italia
España
El resto de Europa
Asia-Pacífico China
Japón
South Korea
India
Australia
New Zealand
Resto de Asia-Pacífico
Oriente Medio y África Emiratos Árabes Unidos
Saudi Arabia
Turquía
Sudáfrica
Resto de Medio Oriente y África
Por tipos de comerciantes
Inversores institucionales
Invesores minoristas
Comerciantes a largo plazo
Comerciantes a corto plazo
Por componente
Soluciones Plataformas
Herramientas de software
Servicios
Por implementación
Nube
En la premisa
Por tamaño de la organización
Pequeñas y medianas empresas
Grandes empresas
Por geografía
Norteamérica United States
Canada
México
Latinoamérica Brasil
Argentina
Chile
Perú
Resto de Sudamérica
Europa Alemania
Reino Unido
Francia
Italia
España
El resto de Europa
Asia-Pacífico China
Japón
South Korea
India
Australia
New Zealand
Resto de Asia-Pacífico
Oriente Medio y África Emiratos Árabes Unidos
Saudi Arabia
Turquía
Sudáfrica
Resto de Medio Oriente y África
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Preguntas clave respondidas en el informe

¿Cuál es el tamaño proyectado del mercado de comercio algorítmico para el año 2030?

Se prevé que el mercado alcance los 28.44 mil millones de dólares para 2030, creciendo a una CAGR del 8.71%.

¿Qué región está creciendo más rápido en la adopción del comercio algorítmico?

Se espera que Asia-Pacífico se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 12.4 % entre 2025 y 2030, superando a todas las demás regiones.

¿Por qué los servicios están superando en crecimiento a las soluciones de software?

La complejidad regulatoria y la necesidad de optimizar modelos a medida impulsan una CAGR del 11.6 % para los servicios especializados.

¿Cómo están afectando el aumento de las tarifas de coubicación a las empresas comerciales más pequeñas?

Los mayores costos de infraestructura presionan a los escritorios propietarios de nivel medio, lo que potencialmente reduce la diversidad competitiva y los beneficios de diferencial para los inversores finales.

¿Qué papel juega la inteligencia artificial en los algoritmos modernos?

La IA mejora el reconocimiento de patrones y el análisis de sentimientos, lo que permite una generación de señales más rápida y una ejecución adaptativa en todas las clases de activos.

¿Son viables las implementaciones en la nube para estrategias sensibles a la latencia?

La investigación y las pruebas retrospectivas dependen cada vez más de los recursos de la nube; sin embargo, las estrategias de latencia ultrabaja de nivel de producción aún favorecen las configuraciones locales ubicadas conjuntamente para obtener ventajas de microsegundos.

Instantáneas del informe del mercado de comercio algorítmico

Compare el tamaño del mercado y el crecimiento del mercado de comercio algorítmico con otros mercados en Tecnología, Medios y Telecomunicaciones Industria