Процент сделок, совершаемых торговыми роботами, незначительно колеблется в зависимости от конкретного рынка (фондовый, срочный, валютный) и времени суток. Однако общая тенденция однозначна: подавляющее большинство биржевых операций совершается автоматически.
Статистика
На середину 2026 года имеются следующие оценки:
На развитых рынках (США, Европа): доля алгоритмической торговли на фондовом рынке составляет 70% - 85% от общего объема сделок.
На российском рынке (Московская биржа): по оценкам экспертов и участников рынка, торговые роботы совершают более 60-70% всех сделок.
Криптовалютный рынок: здесь этот показатель лежит в диапазоне 90-95%, так как 24/7-режим работы и высокая волатильность делают его идеальной средой для автоматизированных систем.
Почему эта доля так высока?
Институциональные инвесторы. Крупные инвестиционные фонды, банки и хедж-фонды используют алгоритмы для исполнения крупных заявок. Робот разбивает их на сотни мелких, чтобы не "двинуть" рынок и получить лучшую среднюю цену.
Маркет-мейкеры. Компании, работают исключительно с помощью высокочастотных роботов.
Арбитраж. Алгоритмы ищут расхождения в ценах на один и тот же актив на разных биржах и мгновенно совершают сделки для извлечения прибыли из этой разницы.
Доступность технологий. Торговые терминалы и языки программирования стали доступны не только крупным игрокам, но и частным трейдерам.
Таким образом, современный биржевой стакан, который вы видите в терминале, во многом сформирован и поддерживается действиями торговых роботов, а не людей.
Важно! Высокая доля роботов в объеме торгов не означает, что 80% всех участников — это алгоритмы. Это значит, что игроки, использующие автоматизацию, совершают сделки чаще и большими объемами, чем среднестатистический частный инвестор.
Алгоритмическая торговля, несмотря на свою эффективность, не раз приводила к колоссальным финансовым потерям и рыночным сбоям.
1. Катастрофа Knight Capital (2012 год)
Это один из самых хрестоматийных случаев в истории Уолл-стрит.
Что произошло. Трейдинговая компания Knight Capital решила обновить свое программное обеспечение перед запуском новой торговой системы на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE). Из-за ошибки при установке обновления старые фрагменты кода остались в системе и активировались.
Результат. В течение 45 минут вышедший из-под контроля алгоритм начал массово покупать активы на пике цены и продавать по самым низким ценам. Робот совершал тысячи хаотичных сделок с сотнями акций. Компания потеряла около $440 миллионов — сумму, которая почти в четыре раза превышала её годовую прибыль.
Итог. Компании пришлось экстренно искать покупателя для спасения бизнеса, чтобы избежать полного краха.
2. Flash Crash или «Молниеносный обвал» (2010 год)
Что произошло. Британский трейдер Навиндер Сингх Сарао использовал алгоритм для манипуляции рынком (спуфинг), выставляя и мгновенно отменяя огромные заявки на продажу фьючерсов. Это создавало иллюзию избытка предложения и пугало других участников рынка.
Результат. Другие высокочастотные роботы, отреагировав на эти ложные сигналы, начали массово распродавать активы. Это вызвало цепную реакцию. Всего за несколько минут индекс Доу-Джонса рухнул почти на 1000 пунктов (около 9%), что стало крупнейшим падением в его истории за такой короткий срок. Капитализация американского рынка сократилась почти на триллион долларов.
Итог. Паника продолжалась недолго. Рынок быстро восстановился, но этот день навсегда изменил отношение регуляторов к алготрейдингу и заставил ввести новые механизмы защиты от подобных сбоев.
Заключение
Алготрейдинг породил много мифов, разбор которых будет проведен в следующих публикациях. В этом цикле постов будет дан ответ на вопрос о том, как преобладание алгоритмической торговли изменило "правила игры", и что делать частному инвестору.
Не пропустите!