Izvješće o tržištu kvantitativnog trgovanja uz pomoć umjetne inteligencije 2025: Dubinska analiza pokretača rasta, tehnoloških trendova i globalnih prilika. Istražite kako AI mijenja kvant trgovanje u sljedećih 3-5 godina.

• Izvršni sažetak i pregled tržišta
• Ključni tehnološki trendovi u AI kvantitativnom trgovanju
• Konkurentski krajolik i vodeći igrači
• Prognoze rasta tržišta (2025–2030): CAGR, analiza prihoda i volumena
• Analiza regionalnog tržišta: Sjedinjene Američke Države, Europa, Azijsko-pacifička regija i ostatak svijeta
• Budući izgled: Nastajući slučajevi korištenja i strateške vodilje
• Izazovi, rizici i prilike u trgovanju uz pomoć AI
• Izvori i reference

Izvršni sažetak i pregled tržišta

Umjetna inteligencija (AI) u kvantitativnom trgovanju odnosi se na primjenu naprednih algoritama strojnog učenja i modela temeljenih na podacima za automatizaciju i optimizaciju trgovačkih strategija na financijskim tržištima. Korištenjem opsežnih skupova podataka, sustavi vođeni AI mogu identificirati obrasce, prognozirati kretanje cijena i izvršavati trgovine brzinama i razmjenama koje ljudske trgovce nisu u mogućnosti postići. Od 2025. godine, globalno tržište kvantitativnog trgovanja uz pomoć AI doživljava snažan rast, potaknuto sve većim prihvaćanjem među institucionalnim investitorima, hedge fondovima i upraviteljima imovine koji traže generaciju alfa i ublažavanje rizika na volatilnim tržištima.

Prema Grand View Research, tržište AI u financijskim uslugama predviđa se da će dosegnuti 61,3 milijardi USD do 2030. godine, pri čemu kvantitativno trgovanje predstavlja značajan i brzo rastući segment. Proliferacija alternativnih izvora podataka, poput sentimenta na društvenim mrežama i satelitskih snimaka, u kombinaciji s napretkom u dubokom učenju i obradi prirodnog jezika, omogućila je AI modelima da pruže superiornu prediktivnu točnost i prilagodljivost.

Konkurentski krajolik obilježen je prisustvom etabliranih financijskih institucija, tehnoloških tvrtki i specijaliziranih fintech startupa. Glavni igrači poput JPMorgan Chase & Co., Goldman Sachs i Citadel značajno su investirali u infrastrukturu trgovanja uz pomoć AI, dok tehnološki dobavljači kao što su IBM i AlphaSense nude platforme i alate prilagođene kvantitativnom istraživanju i izvršenju.

Ključni pokretači tržišta u 2025. uključuju potražnju za analizom u stvarnom vremenu, potrebu za isplativim trgovačkim operacijama i rastuću složenost svjetskih tržišta. Regulativni razvoj, poput Zakona o AI Europske unije i razvijajućih smjernica SEC-a, oblikuju primjenu i etičko korištenje AI u trgovanju, naglašavajući transparentnost i kontrolu rizika (Europska agencija za vrijednosne papire i tržišta).

Gledajući unaprijed, očekuje se da će tržište kvantitativnog trgovanja uz pomoć AI održati rast s dvostrukim znamenkama, pri čemu azijsko-pacifička regija i Sjedinjene Američke Države vode u prihvaćanju. Integacija generativnog AI, učenja pojačanja i tehnika objašnjive AI će dodatno poboljšati razvoj strategija i usklađenost, pozicionirajući kvantitativno trgovanje uz pomoć AI kao kamen temeljac financijskih tržišta sljedeće generacije.

Ključni tehnološki trendovi u AI kvantitativnom trgovanju

Umjetna inteligencija (AI) u kvantitativnom trgovanju brzo transformira krajolik financijskih tržišta koristeći napredne algoritme, strojno učenje i analitiku velikih podataka za automatizaciju i optimizaciju trgovačkih strategija. U 2025. godini, nekoliko ključnih tehnoloških trendova oblikuje evoluciju i prihvaćanje AI vođenih kvantitativnih trgovačkih sustava.

• Duboko učenje i učenje pojačanja: Integracija modela dubokog učenja i učenja pojačanja omogućava trgovačkim sustavima da obrađuju velike količine strukturiranih podataka, poput vijesti, sentimenta na društvenim mrežama i alternativnih izvora podataka. Ovi modeli mogu identificirati složene, nelinearne obrasce i prilagođavati trgovačke strategije u stvarnom vremenu, čime se poboljšava točnost predikcije i upravljanje rizicima. Vodeći hedge fondovi i trgovačke tvrtke sve više koriste ove tehnike kako bi stekli konkurentsku prednost (J.P. Morgan).
• Obrada prirodnog jezika (NLP): Napredak NLP-a omogućuje AI sustavima da izvode akcijske uvide iz tekstualnih podataka, uključujući izvješća o zaradama, regulativne prijave i makroekonomske vijesti. Ova sposobnost poboljšava sposobnost kvantitativnih modela da anticipiraju kretanja tržišta na temelju kvalitativnih informacija, što je trend koji je istaknut u recentnim istraživanjima industrije (Goldman Sachs).
• Objašnjiva umjetna inteligencija (XAI): Kako se povećava regulativna kontrola, raste naglasak na objašnjivoj AI u kvantitativnom trgovanju. XAI okviri pomažu trgovcima i timovima za usklađenost da razumiju razloge odluka modela, osiguravajući transparentnost i olakšavajući regulativnu usklađenost. Ovaj trend je osobito važan u svjetlu razvijajućih financijskih regulativa na važnim tržištima (Europska agencija za vrijednosne papire i tržišta (ESMA)).
• Cloud i Edge računarstvo: Prihvaćanje cloud i edge računanja ubrzava, omogućujući tvrtkama da povećaju svoju AI infrastrukturu, smanje latenciju i obrađuju podatke bliže izvoru. Ovo je ključno za strategije visokofrekventnog trgovanja koje zahtijevaju ultra-nisku latenciju i analitiku u stvarnom vremenu (Morgan Stanley).
• Integracija alternativnih podataka: Korištenje alternativnih podataka – poput satelitskih snimaka, podataka o geolokaciji i IoT senzora – postaje uobičajeno u AI kvantitativnom trgovanju. Ovi izvori podataka pružaju jedinstvene, netradicionalne signale koji mogu poboljšati generaciju alfe i diverzifikaciju portfelja (Refinitiv).

Skupno, ovi tehnološki trendovi pokreću novi val inovacija u AI kvantitativnom trgovanju, omogućujući sudionicima na tržištu da razviju fleksibilnije, transparentnije i podatkovno vođene trgovačke strategije 2025. i dalje.

Konkurentski krajolik i vodeći igrači

Konkurentski krajolik kvantitativnog trgovanja uz pomoć umjetne inteligencije (AI) u 2025. godini obilježen je brzim tehnološkim inovacijama, povećanjem sudjelovanja na tržištu i jasnom stratifikacijom između etabliranih financijskih institucija i agilnih fintech startupa. Ovaj sektor dominira mali broj globalnih investicijskih banaka, kvantitativnih hedge fondova i trgovačkih firmi vođenih tehnologijom, svi koristeći napredne AI i algoritme strojnog učenja kako bi stekli konkurentsku prednost u brzini, točnosti i prediktivnoj moći.

Vodeći igrači u ovom prostoru uključuju JPMorgan Chase & Co., koji je značajno proširio svoje mogućnosti trgovanja uz pomoć AI putem svoje LOXM platforme, i Goldman Sachs, koji nastavlja ulagati u vlastite AI modele za trgovanje dionicama i obveznicama. Među hedge fondovima, Two Sigma Investments i Citadel Securities priznati su po njihovoj sofisticiranoj upotrebi dubokog učenja i obrade prirodnog jezika za analizu velikih skupova podataka i izvršavanje visokofrekventnih trgovina. Renaissance Technologies ostaje mjerilo za kvantitativne strategije vođene AI, iako su njihovi operativni postupci poznati po tajnovitosti.

Fintech disruptori kao što su XTX Markets i Hudson River Trading također su postali značajni konkurenti, koristeći AI za optimizaciju pružanja likvidnosti i stvaranje tržišta. Ove tvrtke su poznate po svojim ravnim organizacijskim strukturama i velikim ulaganjem u istraživanje i razvoj, što omogućava brzu primjenu novih AI modela i trgovačkih strategija.

Konkurentsko okruženje dodatno se pojačava ulaskom tehnoloških giganata poput Google Cloud i Microsoft Azure, koji pružaju skalabilnu AI infrastrukturu i platforme za analizu podataka prilagođene kvantitativnim trgovačkim tvrtkama. Njihova rješenja temeljena na oblaku smanjuju barijere za ulazak za manje igrače i ubrzavaju prihvaćanje AI u industriji.

Prema izvješću iz 2024. godine od strane Mordor Intelligence, globalno tržište AI u trgovanju prognozira se da će rasti s CAGR-om većim od 23% do 2028. godine, potaknuto povećanom potražnjom za automatikom, analitikom u stvarnom vremenu i upravljanjem rizicima. Očekuje se da će konkurentski krajolik ostati dinamičan, s kontinuiranom konsolidacijom, strateškim partnerstvima i stalnim priljevom talenta iz financijskog i tehnološkog sektora.

Prognoze rasta tržišta (2025–2030): CAGR, analiza prihoda i volumena

Tržište kvantitativnog trgovanja uz pomoć umjetne inteligencije (AI) spremno je za robusnu ekspanziju 2025. godine, potaknuto sve većim prihvaćanjem algoritama strojnog učenja, analitikom velikih podataka i trgovačkim platformama temeljenim na oblaku. Prema projekcijama MarketsandMarkets, globalno tržište AI u financijskim uslugama – koje uključuje kvantitativno trgovanje – očekuje se da će rasti s godišnjom stopom rasta od približno 23% od 2023. do 2030. godine. Konkretno, segment AI kvantitativnog trgovanja predviđa se da će nadmašiti šire tržište, a neka procjena postavljaju njegov CAGR na 25% za razdoblje od 2025. do 2030. godine, kako navodi Grand View Research.

U smislu prihoda, tržište AI kvantitativnog trgovanja predviđa se da će dosegnuti vrijednost od više od 8 milijardi USD do 2025. godine, u usporedbi s procijenjenih 5,2 milijardi USD u 2023. godini. Ovaj rast pripisuje se sve većoj integraciji strategija uz pomoć AI od strane hedge fondova, upravitelja imovine i vlasničkih trgovačkih tvrtki koje nastoje poboljšati generaciju alfe i upravljanje rizicima. Podaci Statista ukazuju da će količina trgovina koje izvršavaju sustavi na bazi AI činiti više od 40% ukupnog globalnog volumena trgovanja na tržištima dionica i stranih valuta do 2025. godine, što odražava značajan porast u odnosu na prethodne godine.

• Sjedinjene Američke Države ostaju najveće tržište, s američkim tržištem koje prednjači u prihvaćanju i inovacijama. Očekuje se da će regija održavati CAGR od 24% do 2030. godine, potpomognuta prisustvom glavnih financijskih institucija i tehnoloških davatelja.
• Azijsko-pacifička regija postaje visoko rastuća regija, osobito u Kini, Japanu i Singapur, gdje podrška regulative i ulaganja u fintech ubrzavaju prihvaćanje AI trgovanja. Očekuje se da će CAGR u ovoj regiji premašiti 27% tijekom predviđenog razdoblja.
• Europa također bilježi stabilan rast, s predviđenim CAGR-om od 22%, potaknutim povećanim inicijativama digitalne transformacije među bankama i upraviteljima imovine.

Analiza volumena dodatno naglašava trenutnu dinamiku tržišta. Do 2025. godine, očekuje se da će sustavi trgovanja uz pomoć AI obraditi više od 60 milijardi transakcija godišnje, cifra koja bi se trebala udvostručiti do 2030. kako se sofisticiranost algoritama i dostupnost podataka nastave poboljšavati (Mordor Intelligence).

Analiza regionalnog tržišta: Sjedinjene Američke Države, Europa, Azijsko-pacifička regija i ostatak svijeta

Globalno tržište kvantitativnog trgovanja uz pomoć umjetne inteligencije (AI) doživljava snažan rast, a regionalna dinamika oblikuju tehnološka usvajanja, regulatorna okruženja i zrelost kapitalnih tržišta. U 2025. godini, Sjedinjene Američke Države, Europa, Azijsko-pacifička regija i ostatak svijeta (RoW) nude različite prilike i izazove za strategije kvantitativnog trgovanja uz pomoć AI.

Sjedinjene Američke Države ostaju najveće i najzrelije tržište za kvantitativno trgovanje uz pomoć AI. Sjedinjene Američke Države, posebno, uživaju u visokoj koncentraciji hedge fondova, vlasničkih trgovačkih tvrtki i institucionalnih investitora koji koriste napredne AI modele za algoritamsko trgovanje. Dominacija regije temelji se na značajnim ulaganjima u fintech infrastrukturu i povoljnom regulatornom okruženju koje potiče inovacije. Prema podacima Nasdaq-a, više od 60% volumena trgovanja dionicama u SAD-u sada pokreću algoritamske i AI-motivirane strategije, uz očekivani daljnji rast dok tvrtke traže alfu na sve učinkovitijim tržištima.

Europa se odlikuje raznolikim regulatornim okruženjem, pri čemu Direktiva o tržištima financijskih instrumenata II (MiFID II) oblikuje zahtjeve za transparentnost i izvještavanje. Iako regija pomalo zaostaje za Sjedinjenim Američkim Državama u pogledu prihvaćanja AI, vodeći financijski centri poput Londona, Frankfurta i Pariza brzo integriraju AI u trgovačke operacije. Europsko tržište također bilježi povećanu suradnju između fintech startupa i etabliranih banaka, kako navodi Europska banka, potičući inovacije u kvantitativnim trgovačkim modelima i upravljanju rizicima.

Azijsko-pacifička regija postaje visoko rastuća regija za kvantitativno trgovanje uz pomoć AI, potaknuta brzim digitalizacijom financijskih tržišta u Kini, Japanu, Singapuru i Hong Kongu. Velika baza maloprodajnih investitora i proliferacija mobilnih trgovinskih platformi ubrzavaju prihvaćanje strategija vođenih AI. Prema Hong Kong Exchanges and Clearing Limited (HKEX), algoritamsko trgovanje sada čini više od 40% dnevnog prometa na tržištu dionica Hong Konga, slični trendovi primijećeni su u kontinentalnoj Kini i Japanu. Regulatorna tijela sve više podržavaju ovu promjenu, potičući konkurentno okruženje za inovacije AI.

• Ostatak svijeta (RoW): Iako su još uvijek u povojima, tržišta u Latinskoj Americi, Bliskom Istoku i Africi počinju istraživati kvantitativno trgovanje uz pomoc AI. Rast se prvenstveno pokreće prekograničnim investicijskim tokovima i modernizacijom lokalnih burzi. Inicijative organizacija kao što je Svjetska federacija burzi pomažu standardizaciji praksi i potiču prijenos tehnologije, postavljajući temelje za buduću ekspanziju.

Budući izgled: Nastajući slučajevi korištenja i strateške vodilje

Budući izgled umjetne inteligencije (AI) u kvantitativnom trgovanju obilježen je brzim inovacijama, širenjem slučajeva korištenja i razvojem strateških vodilja kako se industrija približava 2025. godini. Kvantitativno trgovanje uz pomoć AI očekuje se da će se proširiti izvan tradicionalnih tržišta dionica i stranih valuta, prodirući u alternativne klase imovine kao što su kriptovalute, roba i čak privatna tržišta. Ova ekspanzija potaknuta je sve većom dostupnošću alternativnih izvora podataka i rastućom sofisticiranošću algoritama strojnog učenja.

Nastajući slučajevi korištenja uključuju integraciju obrade prirodnog jezika (NLP) za analizu sentimenta u stvarnom vremenu, omogućavajući trgovačkim sustavima da interpretiraju vijesti, društvene mreže i pozive o zaradi kako bi informirali trgovačke odluke. Osim toga, koristi se učenje pojačanja za optimizaciju strategija izvršenja i prilagodbu promjenama tržišne mikrostrukture, smanjujući slippage i transakcijske troškove. AI se također koristi za poboljšanje okvira upravljanja rizicima, s prediktivnom analitikom koja identificira potencijalne tržišne anomalije i tail rizike prije nego što se materializiraju.

Strateški, vodeće financijske institucije ulažu u hibridne modele koji kombiniraju ljudsku stručnost s AI-učenje, s ciljem uravnoteženja interpretabilnosti i performansi. Postoji sve veći naglasak na objašnjivoj AI (XAI) kako bi se zadovoljili regulativni zahtjevi i izgradila povjerenje s dionicima. Tvrtke također prioritetiziraju razvoj vlastitih data pipelines i infrastrukture temeljenom na oblaku kako bi podržale skalabilne, AI trgovačke operacije u stvarnom vremenu. Prema McKinsey & Company, očekuje se da će upravitelji imovine povećati svoja ulaganja u vezi s AI više od 20% godišnje do 2025. godine, s naglaskom na generaciju alfe i operativnu učinkovitost.

• Proširenje na nove klase imovine, uključujući digitalne aktive i instrumente povezane s ESG-om.
• Veće prihvaćanje nesupervised learninga za otkrivanje anomalija i promjene u tržišnim režimima.
• Suradnja između fintech startupa i etabliranih institucija radi ubrzavanja inovacija AI.
• Povećana regulativna kontrola, što pokreće potrebu za transparentnim i auditable AI modelima.

Strateška vodilja za 2025. godinu i dalje vjerojatno će uključivati konvergenciju AI, velikih podataka i cloud računarstva, omogućujući real-time, adaptivne trgovačke sustave. Kako ističe Nasdaq, tvrtke koje uspješno iskoriste ove tehnologije bit će bolje pozicionirane da uhvate alfu, upravljaju rizikom i odgovore na tržišne poremećaje. Konkurentski krajolik favorizira onih koji mogu brzo iterirati na AI modelima dok održavaju robusne sigurnosne i usklađene okvire.

Izazovi, rizici i prilike u trgovanju uz pomoć AI

Kvantitativno trgovanje uz pomoć umjetne inteligencije (AI) brzo transformira globalna financijska tržišta, ali ova evolucija donosi složen krajolik izazova, rizika i prilika za sudionike na tržištu u 2025. godini. Kako postaju sve sofisticiraniji, AI modeli imaju sposobnost obrade opsežnih skupova podataka i identificiranja suptilnih tržišnih obrazaca, što dovodi do povećane primjene među hedge fondovima, upraviteljima imovine i vlastitim trgovačkim firmama. Međutim, ovaj tehnološki skok nije bez značajnih prepreka.

Jedan od glavnih izazova je “black box” priroda naprednih AI modela, osobito sustava dubokog učenja. Ovi modeli često nemaju transparentnost, otežavajući trgovcima i regulatorima da protumače procese donošenja odluka ili dijagnosticiraju neuspjehe. Ova neprozirnost može dovesti do problema s usklađenošću, posebno kako globalni regulatori poput Američke komisije za vrijednosne papire i Europske agencije za vrijednosne papire i tržišta pojačavaju kontrolu nad algoritamskim praksama trgovanja.

Kvaliteta i dostupnost podataka ostaju trajni rizici. Strategije vođene AI su vrlo osjetljive na kvalitetu, granularnost i pravovremenost ulaznih podataka. Netočni ili pristrani podaci mogu rezultirati pomakom modela, prekomjernim prilagođavanjem ili sistemskim greškama, potencijalno pojačavajući tržišnu volatilnost. Prema McKinsey & Company, tvrtke intenzivno ulažu u podatkovnu infrastrukturu i upravljanje kako bi ublažile ove rizike, ali izazovi ostaju, osobito s alternativnim i nestrukturiranim izvorima podataka.

Operativni rizici također su povećani brzinom i automatikom AI sustava. Flash crashes i nenamjerne povratne petlje, kao što je viđeno u prethodnim tržišnim poremećajima, ostaju zabrinutost. Banka za međunarodne nagodbe ističe potrebu za robusnom kontrolom rizika, praćenjem u stvarnom vremenu i cirkularnim prekidačima kako bi se spriječile kaskadne greške u okruženjima trgovanja uz pomoć AI.

Unatoč tim izazovima, prilike su značajne. AI omogućuje razvoj adaptivnih, samostalno učećih trgovačkih strategija koje se mogu prilagoditi promjenjivim tržišnim uvjetima, potencijalno donoseći superiorne povrate prilagođene riziku. Integracija obrade prirodnog jezika i alternativnih izvora podataka – poput sentimenta na društvenim mrežama i satelitskih snimaka – nudi nove putove za generaciju alfe, kako ističe Gartner. Nadalje, AI može poboljšati diverzifikaciju portfelja, pružanje likvidnosti i tržišnu učinkovitost.

U sažetku, iako kvantitativno trgovanje uz pomoć AI u 2025. godini suočava se s značajnim izazovima i rizicima – od transparentnosti modela do operativnih ranjivosti – potencijal za inovacije i konkurentske prednosti ostaje privlačan za tvrtke koje mogu navigirati ovim dinamičnim krajolikom.

Izvori i reference

• Grand View Research
• JPMorgan Chase & Co.
• Goldman Sachs
• IBM
• AlphaSense
• Europska agencija za vrijednosne papire i tržišta
• 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)
• Svjetska federacija burzi
• McKinsey & Company
• Banka za međunarodne nagodbe