截至 2026 年，美國金融市場的演算法交易格局已發生轉變，買方機構如今主導了高達七成的美國機構股權交易量，並透過自行開發的技術與策略，取代了過往賣方在市場上的核心地位。
截至 2026 年，美國金融市場演算法交易的重心已從賣方轉移至買方。以往在 2010 年代，美國股票市場最先進的演算法交易程式主要由 Citadel Securities、Virtu Financial、Two Sigma Securities、簡街資本（Jane Street）以及 IMC Financial Markets 等賣方造市商掌控。然而，最新的執行品質與成本改進，主要來自大型美國資產管理公司的買方，特別是系統性信貸與股權交易部門。
目前，買方機構自行運作內部的智慧訂單路由（smart order routers），並日益規避傳統賣方中介服務，處理相當比重的交易流量。在最大的美國資產管理公司中，透過買方控制演算法執行的美國機構股權交易量，已達到約七成，相較十年前的不到四成有顯著增長。
買方重新取得優勢主要受三股力量驅動：更好的交易場所連線能力、數據取得，以及 FIX 協議（FIX protocol）中介的交易工作流程。過去，賣方透過利用交易場所的多元化來獲利，但買方現已開始編寫自己的路由系統以保留利潤空間。買方現在能存取與賣方相同的直接數據源、替代數據集及機器學習資料庫，縮小了歷史上的資訊不對稱。
演算法交易的五種主要活動——自動執行、電子造市、統計套利與量化方向性交易、系統性資產管理，以及買方執行——底層技術堆疊已趨於一致。這包括在那斯達克（Nasdaq）與紐約證券交易所（NYSE）資料中心的同地主機代管（co-located servers）、FPGA 加速解析器、核心繞過網路（kernel bypass networking）、客製化計時基礎設施，以及硬體加速的機器學習推論。建立具競爭力執行堆疊的成本已較十年前降低，促使買方機構更願意將執行作業內部化。一個位於那斯達克 Carteret 資料中心或紐約證券交易所 Mahwah 設施的機櫃，每月成本達數萬美元，對於任何試圖在市場前端競爭的機構而言，幾乎是強制性投資。
在人才方面，頂尖的量化研究員與執行工程師日益接受大型美國資產管理公司的職位，顯示兩者之間的薪酬差距已縮小。此外，在美國選擇權市場，散戶參與度顯著成長，特別是零天期到期合約（zero-day-to-expiry contracts）。而在美國公債市場，結構性變化最為明顯，正轉向在 OpenDoor、BrokerTec 和 Fenics 等平台進行的「all-to-all」電子交易。美國證管會（SEC）和聯準會（Federal Reserve）於 2025 年提出的公債市場改革方案，也正加速這項轉型。
然而，美國演算法交易的監管與事後報告中，仍重複出現三項風險：市場結構脆弱性、模型風險，以及網路與營運風險。過去的事件，如 2010 年 5 月的閃崩、2015 年 8 月的 ETF 脫鉤，以及 2022 年 5 月的小型崩盤，都涉及演算法策略之間出乎意料的互動。例如，2023 年 ION Group 遭遇的勒索軟體攻擊，曾導致多家美國公司的衍生性金融商品交易中斷數日。美國證管會的 MIDAS 監控系統、美國金融業監管局（FINRA）的市場監管功能，以及整合稽核軌跡系統，使所有美國演算法交易公司幾乎能被監管機構即時掌握。
這項從賣方到買方的執行移轉，反映了整個美國市場結構正朝向一個新格局發展，即智慧與資本可以在交易的任何一方發揮主導作用。