Tržní zpráva o kvantitativním obchodování s umělou inteligencí 2025: Hluboká analýza faktorů růstu, technologických trendů a globálních příležitostí. Prozkoumejte, jak AI mění kvantitativní obchodování v příštích 3–5 letech.

• Souhrn a přehled trhu
• Hlavní technologické trendy v kvantitativním obchodování s AI
• Konkurenční prostředí a vedoucí hráči
• Odhady růstu trhu (2025–2030): CAGR, analýza příjmů a objemu
• Regionální analýza trhu: Severní Amerika, Evropa, Asie-Pacifik a Zbytek světa
• Budoucí vyhlídky: Nové případy použití a strategické plány
• Výzvy, rizika a příležitosti v kvantitativním obchodování řízeném AI
• Zdroje a reference

Souhrn a přehled trhu

Kvantitativní obchodování s umělou inteligencí (AI) se vztahuje na aplikaci pokročilých algoritmů strojového učení a datově řízených modelů za účelem automatizace a optimalizace obchodních strategií na finančních trzích. Využitím rozsáhlých datových sad mohou systémy řízené AI identifikovat vzory, předpovídat pohyby cen a provádět obchody rychlostí a v měřítku, které lidským obchodníkům nebyly dosažitelné. V roce 2025 globální trh s kvantitativním obchodováním řízeným AI zažívá silný růst, poháněný rostoucími investicemi mezi institucionálními investory, hedgeovými fondy a správci aktiv, kteří usilují o generaci alpha a zmírnění rizika na volatilních trzích.

Podle Grand View Research se očekává, že trh AI ve finančních službách dosáhne hodnoty 61,3 miliardy USD do roku 2030, přičemž kvantitativní obchodování představuje významný a rychle se rozšiřující segment. Rozmach alternativních datových zdrojů, jako jsou sentimenty na sociálních médiích a satelitní snímky, v kombinaci s pokroky v hlubokém učení a zpracování přirozeného jazyka, umožnil modelům AI poskytovat vynikající prediktivní přesnost a adaptabilitu.

Konkurenční prostředí je charakterizováno přítomností zavedených finančních institucí, technologických firem a specializovaných fintech startupů. Hlavní hráči jako JPMorgan Chase & Co., Goldman Sachs a Citadel učinili významné investice do infrastrukturního obchodování řízeného AI, zatímco technologičtí poskytovatelé jako IBM a AlphaSense nabízejí platformy a nástroje přizpůsobené pro kvantitativní výzkum a provádění.

Hlavními faktory trhu v roce 2025 jsou poptávka po analytice v reálném čase, potřeba nákladově efektivních obchodních operací a rostoucí složitost globálních trhů. Regulační vývoj, jako je Akt o umělé inteligenci Evropské unie a vyvíjející se pokyny SEC, utvářejí přijetí a etické nasazení AI v obchodování, s důrazem na transparentnost a kontrolu rizik (European Securities and Markets Authority).

Do budoucna se očekává, že trh s kvantitativním obchodováním s AI si udrží dvouciferné růstové tempo, přičemž Asie-Pacifik a Severní Amerika vedou v adopci. Integrace generativní AI, posilovacího učení a vysvětlitelné AI technik je předpokládána, aby dále zlepšila vývoj strategií a dodržování předpisů, čímž se kvantitativní obchodování s AI stane základem finančních trhů příští generace.

Hlavní technologické trendy v kvantitativním obchodování s AI

Kvantitativní obchodování s umělou inteligencí (AI) rychle transformuje krajinu finančních trhů využitím pokročilých algoritmů, strojového učení a analýzy velkých dat k automatizaci a optimalizaci obchodních strategií. V roce 2025 několik klíčových technologických trendů formuje evoluci a přijetí systémů kvantitativního obchodování řízených AI.

• Hloubkové učení a posilovací učení: Integrace hloubkového učení a posilovacího učení umožňuje obchodním systémům zpracovávat obrovské množství nestrukturovaných dat, jako jsou zpravodajské kanály, sentimenty na sociálních médiích a alternativní datové zdroje. Tyto modely mohou identifikovat komplexní, nelineární vzory a přizpůsobovat obchodní strategie v reálném čase, což vede k lepší prediktivní přesnosti a řízení rizik. Vedoucí hedgeové fondy a obchodní firmy stále více nasazují tyto techniky, aby získaly konkurenční výhodu (J.P. Morgan).
• Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Pokroky v NLP umožňují systémům AI získávat akční poznatky z textových dat, včetně výkazů o zisku, regulačních podání a makroekonomických zpráv. Tato schopnost zvyšuje schopnost kvantitativních modelů předvídat tržní pohyby na základě kvalitativních informací, což je trend zdůrazněný v nedávném průzkumu odvětví (Goldman Sachs).
• Vysvětlitelná AI (XAI): Jak se zvyšuje regulační dohled, roste důraz na vysvětlitelnou AI v kvantitativním obchodování. Rámce XAI pomáhají obchodníkům a týmu compliance pochopit odůvodnění rozhodnutí modelu, čímž se zajišťuje transparentnost a usnadňuje dodržování předpisů. Tento trend je obzvlášť relevantní vzhledem k vyvíjejícím se finančním regulacím na hlavních trzích (European Securities and Markets Authority (ESMA)).
• Cloudové a okrajové výpočetní systémy: Přijetí cloudového a okrajového výpočetního systému se zrychluje, což firmám umožňuje škálovat jejich AI infrastrukturu, snižovat latenci a zpracovávat data blíže ke zdroji. To je kritické pro strategie vysokofrekvenčního obchodování, které vyžadují ultra-nízkou latenci a analytiku v reálném čase (Morgan Stanley).
• Integrace alternativních dat: Použití alternativních dat—jako jsou satelitní snímky, data o geolokaci a IoT senzory—se stává běžným jevem v kvantitativním obchodování s AI. Tyto datové zdroje poskytují jedinečné, netradiční signály, které mohou zlepšit generaci alpha a diverzifikaci portfolia (Refinitiv).

Tyto technologické trendy kolektivně pohánějí další vlnu inovací v kvantitativním obchodování s AI, která účastníkům trhu umožňuje vyvíjet adaptivnější, transparentnější a datově řízené obchodní strategie v roce 2025 a dále.

Konkurenční prostředí a vedoucí hráči

Konkurenční prostředí kvantitativního obchodování s umělou inteligencí (AI) v roce 2025 je charakterizováno rychlými technologickými inovacemi, rostoucí účastí na trhu a jasnou stratifikací mezi zavedenými finančními institucemi a pružnými fintech startupy. Sektor je doménou hrstky globálních investičních bank, kvantitativních hedge fondů a obchodních firem orientovaných na technologie, které všechny využívají pokročilé AI a algoritmy strojového učení ke získání konkurenční výhody v rychlosti, přesnosti a prediktivní síle.

Mezi hlavní hráče v této oblasti patří JPMorgan Chase & Co., která výrazně rozšířila své schopnosti obchodování řízeného AI prostřednictvím své platformy LOXM, a Goldman Sachs, která pokračuje v investování do vlastních AI modelů pro akcie a obchodování s pevnými příjmy. Mezi hedge fondy jsou Two Sigma Investments a Citadel Securities uznávány pro své sofistikované využití hlubokého učení a zpracování přirozeného jazyka k analýze obrovských datových sad a provádění vysokofrekvenčních obchodů. Renaissance Technologies zůstává měřítkem pro kvantitativní strategie řízené AI, přičemž její operace jsou notoricky tajné.

Fintech disruptoři, jako jsou XTX Markets a Hudson River Trading, se také objevují jako silní konkurenti, kteří využívají AI k optimalizaci poskytování likvidity a tvorbě trhu. Tyto firmy jsou známy svou plochou organizační strukturou a vysokými investicemi do výzkumu a vývoje, což umožňuje rychlé nasazení nových AI modelů a obchodních strategií.

Konkurenční prostředí je dále zesíleno vstupem technologických gigantů, jako jsou Google Cloud a Microsoft Azure, které poskytují škálovatelné AI infrastruktury a platformy datové analýzy přizpůsobené firmám kvantitativního obchodování. Jejich cloudová řešení snižují překážky pro vstup menších hráčů a urychlují přijetí AI v celém odvětví.

Podle zprávy z roku 2024 od Mordor Intelligence se očekává, že globální trh AI v obchodování poroste průměrným ročním tempem růstu (CAGR) přes 23 % do roku 2028, a to na základě rostoucí poptávky po automatizaci, analytice v reálném čase a řízení rizik. Očekává se, že konkurenční prostředí zůstane dynamické, s pokračující konsolidací, strategickými partnerstvími a trvalým přílivem talentů z finančního a technologického sektoru.

Odhady růstu trhu (2025–2030): CAGR, analýza příjmů a objemu

Trh s umělou inteligencí (AI) v kvantitativním obchodování je připraven na silnou expanzi v roce 2025, kterou pohání rostoucí adopce algoritmů strojového učení, analýzy velkých dat a cloudových obchodních platforem. Podle projekcí od MarketsandMarkets se očekává, že globální trh AI ve finančních službách—který zahrnuje kvantitativní obchodování—poroste průměrným ročním tempem růstu (CAGR) přibližně 23 % od roku 2023 do roku 2030. Konkrétně se očekává, že segment kvantitativního obchodování s AI překoná širší trh, přičemž některé odhady umisťují jeho CAGR na 25 % pro období 2025–2030, jak uvádí Grand View Research.

V oblasti příjmů se očekává, že trh kvantitativního obchodování s AI dosáhne hodnoty přes 8 miliard USD do roku 2025, oproti odhadovaným 5,2 miliardám USD v roce 2023. Tento růst je přičítán rostoucí integraci strategií řízených AI ze strany hedgeových fondů, správců aktiv a firem pro propritární obchodování, které se snaží zlepšit generaci alpha a řízení rizik. Data společnosti Statista uvádějí, že objem obchodů prováděných systémy řízenými AI by měl v roce 2025 představovat více než 40 % celkového globálního obchodního objemu na akciových a devizových trzích, což odráží významný nárůst oproti předchozím letům.

• Severní Amerika zůstává největším trhem, přičemž Spojené státy vedou v adopci i inovacích. Očekává se, že region si udrží CAGR 24 % do roku 2030, podpořený přítomností předních finančních institucí a technologických poskytovatelů.
• Asie-Pacifik se stává rychle rostoucím regionem, zejména v Číně, Japonsku a Singapuru, kde regulační podpora a investice do fintech urychlují přijetí obchodování s AI. Očekává se, že CAGR v tomto regionu překročí 27 % během prognózovaného období.
• Evropa rovněž vykazuje stabilní růst, s předpokládaným CAGR 22 %, poháněným rostoucími iniciativami digitální transformace mezi bankami a správci aktiv.

Analýza objemu dále podtrhuje dynamiku trhu. Do roku 2025 se očekává, že systémy řízené AI zpracují více než 60 miliard transakcí ročně, což je číslo, které se má do roku 2030 zdvojnásobit, jak se zvyšuje sofistikovanost algoritmů a dostupnost dat (Mordor Intelligence).

Regionální analýza trhu: Severní Amerika, Evropa, Asie-Pacifik a Zbytek světa

Globální trh s umělou inteligencí (AI) v kvantitativním obchodování zažívá silný růst, přičemž regionální dynamika je formována technologickou adopcí, regulačními prostředími a vyspělostí kapitálového trhu. V roce 2025 každá z regionů Severní Amerika, Evropa, Asie-Pacifik a Zbytek světa (RoW) představuje odlišné příležitosti a výzvy pro obchodní strategie řízené AI.

Severní Amerika zůstává největším a nejvyspělejším trhem pro kvantitativní obchodování s AI. Spojené státy, především, těží z vysoké koncentrace hedgeových fondů, firem pro propritární obchodování a institucionálních investorů, kteří využívají pokročilé AI modely pro algoritmické obchodování. Dominance regionu je podložena významnými investicemi do fintech infrastruktury a příznivým regulačním prostředím, které podporuje inovace. Podle Nasdaq nyní více než 60 % objemu obchodování s akciemi v USA pochází z algoritmických a AI řízených strategií, přičemž se očekává další růst, jak se firmy snaží dosáhnout alpha na stále efektivnějších trzích.

Evropa je charakterizována různorodým regulačním prostředím, přičemž směrnice o trzích finančních nástrojů II (MiFID II) formuje požadavky na transparentnost a reportování. I když region mírně zaostává za Severní Amerikou v míře přijetí AI, přední finanční centra jako Londýn, Frankfurt a Paříž rychle integrují AI do obchodních operací. Evropský trh rovněž zaznamenává zvýšenou spolupráci mezi fintech startupy a zavedenými bankami, jak uvádí Evropský orgán pro bankovnictví, což podporuje inovace v kvantitativních obchodních modelech a řízení rizik.

Asie-Pacifik se stává rychle rostoucím regionem pro kvantitativní obchodování s AI, což je podmíněno rychlou digitalizací finančních trhů v Číně, Japonsku, Singapuru a Hongkongu. Velká základna retailových investorů v regionu a rozmach mobilních obchodních platforem urychlují přijetí strategií řízených AI. Podle Hong Kong Exchanges and Clearing Limited (HKEX) nyní algoritmické obchodování představuje více než 40 % denního obratu na akciových trzích v Hongkongu, přičemž podobné trendy jsou pozorovány v pevninské Číně a Japonsku. Regulační orgány jsou stále příznivější, čímž podporují konkurenční prostředí pro inovace v AI.

• Zbytek světa (RoW): I když jsou trhy v Latinské Americe, na Blízkém východě a v Africe stále na začátku, začínají se zabývat kvantitativním obchodováním s AI. Růst je primárně poháněn přeshraničními investičními toky a modernizací místních burz. Iniciativy organizací jako World Federation of Exchanges pomáhají standardizovat praktiky a podporovat transfer technologií, což připravuje půdu pro budoucí expanzi.

Budoucí vyhlídky: Nové případy použití a strategické plány

Budoucí vyhlídky pro umělou inteligenci (AI) v kvantitativním obchodování jsou charakterizovány rychlými inovacemi, rozšiřujícími se případy použití a vyvíjejícími se strategickými plány, jak se průmysl blíží roku 2025. Očekává se, že kvantitativní obchodování řízené AI překoná tradiční trhy s akciemi a měnami a pronikne do alternativních tříd aktiv, jako jsou kryptoměny, komodity a dokonce soukromé trhy. Tento rozmach je podmíněn rostoucí dostupností alternativních datových zdrojů a rostoucí sofistikovaností algoritmů strojového učení.

Nové případy použití zahrnují integraci zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro analýzu sentimentu v reálném čase, což obchodním systémům umožňuje interpretovat zprávy, sociální média a konferenční hovory za účelem informování obchodních rozhodnutí. Dále se posilovací učení nasazuje k optimalizaci strategií provádění a přizpůsobení se měnící mikrostruktuře trhu, čímž se snižuje skluz a transakční náklady. AI se také používá ke zlepšení rámců řízení rizik, kdy prediktivní analytika identifikuje potenciální tržní anomálie a skrytá rizika předtím, než se projeví.

Strategicky vedoucí finanční instituce investují do hybridních modelů, které kombinují lidskou odbornost s poznatky řízenými AI, s cílem vyvážit interpretovatelnost a výkon. Roste důraz na vysvětlitelnou AI (XAI) pro splnění regulačních požadavků a budování důvěry mezi zúčastněnými stranami. Firmy také dávají přednost vývoji vlastních datových kanálů a cloudových infrastruktur k podpoře škálovatelných, operací s AI v reálném čase. Podle McKinsey & Company se očekává, že správci aktiv zvýší své investice související s AI o více než 20 % ročně do roku 2025, s důrazem jak na generaci alpha, tak na provozní efektivitu.

• Expanze do nových tříd aktiv, včetně digitálních aktiv a nástrojů spojených s ESG.
• Větší adoptace učení bez dohledu pro detekci anomálií a změny tržních režimů.
• Spolupráce mezi fintech startupy a zavedenými institucemi za účelem urychlení inovace AI.
• Zvýšený regulační dohled, což vyžaduje transparentní a auditovatelné modely AI.

Strategická cesta pro rok 2025 a dále pravděpodobně zahrnuje konvergenci AI, velkých dat a cloudového výpočetního techniky, která umožňuje reálné, adaptivní obchodní systémy. Jak upozorňuje Nasdaq, firmy, které úspěšně využijí tyto technologie, budou lépe připraveny k zachycení alpha, řízení rizik a reakci na tržní přerušení. Konkurenční prostředí bude upřednostňovat ty, kteří mohou rychle iterovat na AI modelech a současně udržovat robustní governance a compliance rámce.

Výzvy, rizika a příležitosti v kvantitativním obchodování řízeném AI

Kvantitativní obchodování řízené umělou inteligencí (AI) rychle transformuje globální finanční trhy, ale tato evoluce přináší složitou krajinu výzev, rizik a příležitostí pro účastníky trhu v roce 2025. Jak se modely AI stávají sofistikovanějšími, jejich schopnost zpracovávat obrovské datové sady a identifikovat jemné vzory na trhu vedla k rostoucí adopci mezi hedgeovými fondy, správci aktiv a firmami pro propritární obchodování. Nicméně, tento technologický skok není bez významných překážek.

Jedna z hlavních výzev je „černá skříň“ pokročilých AI modelů, zejména systémů hlubokého učení. Tyto modely často postrádají transparentnost, což ztěžuje obchodníkům a regulátorům interpretaci rozhodovacích procesů nebo diagnostiku selhání. Tato neprůhlednost může vést k problémům s dodržováním předpisů, zejména jak se globální regulátoři, jako je Komise pro cenné papíry a burzy USA a European Securities and Markets Authority, zintenzivňují dohled nad algoritmickými obchodními praktikami.

Kvalita a dostupnost dat zůstávají trvalými riziky. Strategie řízené AI jsou vysoce citlivé na kvalitu, granularitu a aktuálnost vstupních dat. Nepřesná nebo zaujatá data mohou vést k odmítání modelu, předávkování nebo systémovým chybám, což může potenciálně zesílit tržní volatilitu. Podle McKinsey & Company firmy intenzivně investují do datové infrastruktury a governance, aby tyto rizika zmírnily, ale problémy přetrvávají, zejména s alternativními a nestrukturovanými datovými zdroji.

Operační rizika jsou také zvýšena rychlostí a automatizací systémů AI. Rychlé kolapsy a neúmyslné zpětné vazby, jak byly viděny v předchozích tržních narušeních, zůstávají obavou. Bank for International Settlements zdůraznil potřebu robustních kontrol rizik, monitorování v reálném čase a circuit breakerů, aby se předešlo kaskádovým selháním v prostředích obchodování řízených AI.

Navzdory těmto výzvám jsou příležitosti výrazné. AI umožňuje vývoj adaptivních, samoučících se obchodních strategií, které mohou reagovat na měnící se tržní podmínky a potenciálně poskytovat vynikající výnosy podle rizika. Integrace zpracování přirozeného jazyka a alternativních datových zdrojů—jako jsou sentimenty na sociálních médiích a satelitní snímky—nabízí nové cesty k generaci alpha, jak uvádí Gartner. Dále může AI zlepšit diverzifikaci portfolia, poskytování likvidity a efektivitu trhu.

Na závěr, přestože kvantitativní obchodování řízené AI v roce 2025 čelí významným výzvám a rizikům—od transparentnosti modelu po operační zranitelnosti—potenciál pro inovace a konkurenční výhodu zůstává pro firmy, které dokážou navigovat tímto dynamickým prostředím, přitažlivý.

Zdroje a reference

• Grand View Research
• JPMorgan Chase & Co.
• Goldman Sachs
• IBM
• AlphaSense
• European Securities and Markets Authority
• J.P. Morgan
• Morgan Stanley
• Two Sigma Investments
• Renaissance Technologies
• XTX Markets
• Hudson River Trading
• Google Cloud
• Mordor Intelligence
• MarketsandMarkets
• Statista
• Hong Kong Exchanges and Clearing Limited (HKEX)
• World Federation of Exchanges
• McKinsey & Company
• Bank for International Settlements