صندوقهای شاخص، طرحهای بازنشستگی و اپلیکیشن کارگزاری روی تلفن یک مسافر اکنون یک موتور مشترک دارند: کدی که تصمیم میگیرد چه زمانی و کجا خرید کند. معاملات الگوریتمی در آمریکا از طبقات معاملاتی چند شرکت والاستریت به پسزمینه مالی主流 منتقل شده است. آمریکای شمالی در سال 2025، 38.14٪ از درآمد جهانی معاملات الگوریتمی را تولید کرد که بزرگترین سهم در بین مناطق است و بازار جهانی در سال 2026 به 20.23 میلیارد دلار رسید و تا سال 2031 به 29.54 میلیارد دلار خواهد رسید، طبق Mordor Intelligence.
چگونه بازارهای آمریکا خودکار شدند
این تغییر یک شبه رخ نداد. هنگامی که بورسهای ایالات متحده در سال 2001 از قیمتگذاری کسری به سنت تغییر کردند، اسپردها کاهش یافت و بازارسازی دستی سودآوری کمتری داشت که در را به روی شرکتهای الکترونیکی باز کرد. سپس مقررات سیستم بازار ملی کمیسیون بورس و اوراق بهادار که در سال 2005 تصویب شد، کارگزاران را ملزم کرد که سفارشات را به هر محلی که بهترین قیمت را نشان میدهد هدایت کنند. این قانون معاملات را در بیش از دوازده بورس و دهها سیستم معاملاتی جایگزین تکهتکه کرد و تنها نرمافزار میتوانست قیمتها را در همه جا به طور همزمان ردیابی کند. تا دهه 2010، سیستمهای خودکار اکثریت حجم سهام ایالات متحده را مدیریت میکردند، موقعیتی که از آن زمان حفظ کردهاند. این تاریخچه توضیح میدهد که چرا بازار امروز به این شکل است، با نقدینگی نازک در بسیاری از مکانها که توسط کد مسیریابی به هم متصل شده است.
معاملات الگوریتمی در آمریکا کجا ظاهر میشود
آشکارترین مورد استفاده، بازارسازی است. شرکتها به طور مداوم نقل قولهای خرید و فروش ارسال میکنند و اسپرد را به دست میآورند و شش شرکت اصلی، Citadel Securities، Virtu Financial، Jump Trading، XTX Markets، Tower Research Capital و Hudson River Trading، تخمین زده میشود 30٪ تا 40٪ از عمق نمایش داده شده در مکانهای اصلی را تأمین کنند. دومین مورد استفاده، اجرا برای مدیران دارایی است که سفارشات بزرگ را به الگوریتمهایی میسپارند که آنها را به آرامی در طول روز کار میکنند. سومین مورد، بازتعادل شاخص است، جایی که صندوقهای دنبالکننده S&P 500 باید نامهای خاصی را طبق برنامه معامله کنند و جریانهای قابل پیشبینی ایجاد کنند که برنامههای تخصصی مدیریت میکنند. صندوقهای قابل معامله در بورس یک مورد استفاده چهارم اضافه میکنند: شرکتکنندگان مجاز سبدهای خودکار را برای ایجاد و بازخرید سهام ETF اجرا میکنند و قیمت صندوق را در خط با داراییهای پایه نگه میدارند. همین منطق از طریق مشاوران رباتیک و بازتعادل خودکار به خردهفروشی میرسد، جایی که یک اپلیکیشن مصرفکننده طبق برنامه معامله میکند بدون اینکه کسی هر سفارش را دستی ثبت کند.
مزایایی که پذیرش را تسریع کرد
هزینه اولین مزیت است. اجرای خودکار اسپردی که سرمایهگذار میپردازد را کاهش میدهد و تأثیر بازار معاملات بزرگ را کاهش میدهد. ظرفیت دومین مزیت است. یک میز میتواند هزاران ابزار را به طور همزمان تماشا کند، چیزی که هیچ تیم انسانی نمیتواند با آن رقابت کند، و هر سفارش یک رکورد زماندار باقی میگذارد که بررسی پس از رویداد را بسیار آسانتر از بلیطهای کاغذی دهههای قبل میکند. انضباط سومین مزیت است. یک برنامه قوانین خود را بدون تردید یا اعتماد به نفس بیش از حد که به معاملهگران دستی آسیب میزند دنبال میکند. این مزایا توضیح میدهد که چرا سرمایهگذاران نهادی در سال 2025، 61.16٪ از بازار را تشکیل میدادند و چرا بخش خردهفروشی با نرخ سالانه 8.32٪ تا سال 2031 در حال رشد است.
مکانیک پشت این دستاوردها، برش سفارش و مسیریابی هوشمند، در راهنمای ما در مورد چگونگی کار معاملات الگوریتمی پوشش داده شده است. نسخه کوتاه این است که نرمافزار یک سفارش بزرگ را به بسیاری از سفارشات کوچک تقسیم میکند و هر قطعه را به محلی که در آن لحظه بهترین قیمت را ارائه میدهد ارسال میکند.
ریسکهایی که ناظران مراقب هستند
سرعت دو لبه دارد. هنگامی که نوسان افزایش مییابد، بسیاری از الگوریتمها نقل قولهای خود را جمع میکنند و نقدینگی را تخلیه کرده و نوسانات قیمت را تشدید میکنند. بورسهای ایالات متحده با قطع کنندههای مدار که معاملات را هنگامی که قیمتها خیلی سریع حرکت میکنند متوقف میکنند، با این مقابله میکنند. دومین نگرانی دستکاری است. ناظران شرکتها را به دلیل جعل، یعنی عمل ارسال سفارشات بدون قصد پر کردن آنها برای گمراه کردن سایر معاملهگران، جریمه کردهاند. سومین نگرانی تمرکز است. هنگامی که تعداد کمی از شرکتها بیشتر نقدینگی را تأمین میکنند، قطعی در یکی از آنها میتواند در سراسر بازار موج ایجاد کند، زیرا سایر شرکتکنندگان برای قیمتگذاری سفارشات خود به آن نقل قولها وابسته هستند. این بخشی از دلیلی است که معاملات با فرکانس بالا توجه نظارتی مداوم را جلب میکند. همچنین یک بعد خردهفروشی وجود دارد. با افزایش افرادی که استراتژیهای خودکار را که مجوز میگیرند به جای درک آنها اجرا میکنند، احتمال ضرر ناشی از یک برنامه ضعیف آزمایش شده افزایش مییابد، به همین دلیل است که کارگزاران اکنون نرخ پیام را محدود میکنند و قبل از فعال شدن یک الگوریتم نیاز به بررسی ریسک دارند.
فرصتهای بلندمدت برای معاملات الگوریتمی در آمریکا
مرحله بعدی به نفع شرکتهایی است که یادگیری ماشین را در اجرا ادغام میکنند به جای دنبال کردن سرعت خالص. استقرار ابری در سال 2025، 54.47٪ از هزینهها را به خود اختصاص داد که به تیمهای کوچکتر اجازه میدهد نوعی از آزمایشهای گذشته را انجام دهند که زمانی به یک اتاق سرور نیاز داشت. روشهایی مانند یادگیری تقویتی برای معاملات برای تطبیق استراتژیها با تغییر شرایط آزمایش میشوند. داراییهای توکنشده و مکانهای رمزارز ابزارهای جدیدی برای استراتژیهای خودکار برای معامله اضافه میکنند و زمینه را فراتر از سهام و آتی گسترش میدهند. ناظران همچنین گزارشدهی بهترین اجرا را به جزئیات دقیقتر سوق میدهند که به فروشندگانی که انطباق را مستقیماً در کد اجرای خود میسازند به جای اینکه بعداً آن را اضافه کنند، پاداش میدهد.
خردهفروشی مرز دیگر است. کارگزاران بدون کمیسیون اکنون ابزارهای اسکریپتنویسی و بازارهای استراتژی را ارسال میکنند که به افراد اجازه میدهد کد اثبات شده را به جای نوشتن از ابتدا مجوز بگیرند. با بهبود آموزش معاملات و loosening محدودیتهای رابط برنامهنویسی کاربردی، حجم خودکار بیشتری از خارج از مؤسسات سنتی خواهد آمد و به تدریج گسترش میدهد که چه کسی در بازار شرکت میکند به جای اینکه فقط چقدر سریع معامله میکنند.
مزایا و ریسکها در یک نگاه
| بعد | معنی | شواهد |
|---|---|---|
| نقدینگی | چند شرکت بیشتر عمق قابل مشاهده را تأمین میکنند | 30٪ تا 40٪ از شش شرکت اصلی |
| وزن منطقهای | آمریکای شمالی در هزینههای جهانی پیشتاز است | 38.14٪ سهم، 2025 |
| رشد خردهفروشی | افراد معاملات بیشتری را خودکار میکنند | 8.32٪ CAGR تا 2031 |
| ریسک تمرکز | قطعی در یک بازارساز به بازار ضربه میزند | قطع کنندههای مدار در محل |
معاملات الگوریتمی در آمریکا دیگر یک جایگاه ویژه برای سریعترین شرکتها نیست. این لولهکشی پیشفرض بازارهای عمومی است که از صندوقهای بازنشستگی تا اپلیکیشنهای تلفن را در بر میگیرد و ردپای آن با کاهش هزینه ورود ابزارهای ابری همچنان در حال گسترش است. سوال باز حاکمیت است: آیا نظارت و قطع کنندههای مدار میتوانند با استراتژیهایی که خودشان یاد میگیرند و تطبیق مییابند همگام شوند. برای تعاریف استراتژی زیربنایی، مدخل مرجع در معاملات الگوریتمی یک نقطه شروع مفید است.
