根据TABB集团的报告，算法交易的发展最终将导致在低接触环境下实现高接触服务水平。为了使交易者能够更有效地管理时间，有必要增加算法优化方法的使用，这将使算法能够自动选择。
报告显示，算法交易将越来越多地转向反馈回路系统，在该系统中，自动化系统将分析相对于市场的订单，确定给定订单的最佳策略，选择适当的算法，然后将这些信息反馈给交易。系统会重新分析订单。
许多交易者已经在使用工具来自动化他们的部分流程，尤其是对于不需要直接使用市场准入(DMA)或调度算法，也不需要大量资源的小订单。
但释放更多宝贵交易时间的压力越来越大，这些订单对于DMA来说太大，对于宝贵的人力资源来说太小。
TABB公司股票研究总监米兰达米岑(Miranda Mizen)声称，需求正在转向更好的“自动驾驶”功能和监控工具，这些功能和工具可以在市场动荡时改变方向。
她表示：“在低接触的环境下，军备竞赛正在向算法和算法策略中内置的智能转移，这样买家和交易者就可以最好地选择工具和策略，并清楚地了解整个市场的流动性。”
这推动了更多策略算法的发展，这些算法可以在平淡的市场中交易，也可以根据交易者设定的参数切换策略。这些算法可以理解动量，管理关联和最小化滑动。
此外，算法优化的概念正在发展。使用引擎(可以使用预测分析在算法之间自动切换)的系统将变得非常重要。交易者可以设置算法策略，优化引擎将使用经纪人算法套件中给定订单的所有可用算法。
这本质上是一种模仿交易者在一组算法之间手动切换的方法。根据TABB的说法，使用预测分析来自动执行这种转换的技术刚刚开始出现在市场上。
随着买方使用的量化工具变得越来越复杂，卖方的公司面临着越来越大的压力，要求它们拥有类似的复杂设备来提供有竞争力的交易优势。
Mizen补充道：“对于更全面地覆盖客户的高风险交易员和提供算法专业知识的高管顾问来说，需要一种更智能的工具，能够更好地预测不同策略的结果。