알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)은 컴퓨터 프로그램이나 모델을 사용하여 자동으로 금융 자산을 매매하는 방법이다. 이 방식은 일련의 규칙과 알고리즘을 기반으로 함으로써, 투자자의 의사 결정 과정을 자동화하고자 한다. 알고리즘 트레이딩은 속도와 정확성을 극대화하며, 일반적으로 대규모 데이터를 수집, 분석하여 최적의 매매 시점을 결정하는 데 활용된다.

알고리즘 트레이딩은 다양한 전략을 사용할 수 있다. 예를 들어, 차익거래, 추세 추종, 시장 조성(market making), 또는 통계적 차익거래(statistical arbitrage)와 같은 전략들이 있다. 이러한 알고리즘은 시장의 흐름을 실시간으로 모니터링하며, 다양한 지표나 조건에 따라 매매를 실행한다.

알고리즘 트레이딩의 장점으로는 거래의 일관성을 유지하고, 감정을 배제한 결정을 할 수 있으며, 인간의 판단으로는 빠르게 반응하기 어려운 순간적인 시장 변동에 신속하게 대응할 수 있다는 점이 있다. 반면, 복잡한 알고리즘의 오작동, 시장의 비정상적인 상황에서의 리스크, 그리고 규제 변화 등의 단점 또한 존재한다.

알고리즘 트레이딩은 대형 기관 투자자들뿐만 아니라 개인 투자자들에게도 접근 가능해져, 시장의 참여 방식에 큰 변화를 가져왔다. 또한, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술의 발전으로 인해 알고리즘 트레이딩은 더욱 정교화되고 있으며, 이러한 기술들은 데이터를 분석하고 거래 전략을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있다.