El comercio algorítmico ha desempeñado un papel clave en el aumento de la eficiencia en el comercio de energía. Se puede decir que, actualmente, es prácticamente indispensable incluso para las mesas de negociación pequeñas, ya que el volumen y la frecuencia de las negociaciones superan la capacidad de los traders humanos.
Según datos de la European Power Exchange (EPEX), alrededor del 55% del volumen total negociado en EPEX SPOT se ejecuta de forma automática. La tendencia es alcista.
Uno de los factores que impulsa el comercio de energía es el crecimiento de los activos energéticos, como los DER y los sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS), cuya optimización es más compleja.
Estos activos suelen ser propiedad de pequeñas empresas, que se dan cuenta de que es necesario recurrir al comercio algorítmico de energía para competir con los mayores actores de los mercados energéticos.
A diferencia del comercio tradicional, el comercio algorítmico se basa en reglas y algoritmos predefinidos para ejecutar operaciones de forma autónoma.
Más recientemente, el aprendizaje automático (ML) se ha utilizado junto con enfoques comerciales algorítmicos tradicionales para identificar patrones en datos históricos y hacer predicciones basadas en esos patrones. Con la inclusión del ML, los algoritmos pueden aprender de experiencias pasadas y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
A continuación, cinco factores que explican el aumento del trading algorítmico en las mesas de trading:
Más velocidad, mayor precisión: el comercio algorítmico opera a velocidades inalcanzables para los operadores humanos, lo que permite que las mesas de operaciones respondan a las condiciones cambiantes en tiempo real y sin errores humanos. Esta precisión es crucial en el comercio de energía, donde pequeñas discrepancias en la ejecución pueden tener importantes implicaciones financieras. Gestión de riesgos mejorada: los controles de riesgo automatizados ayudan a evitar grandes pérdidas y garantizar que las actividades comerciales estén alineadas con parámetros de riesgo predefinidos, eliminando las emociones y los sesgos que inevitablemente afectan la toma de decisiones humana y conduciendo a mejores decisiones.
Mayor liquidez: el comercio algorítmico contribuye a la liquidez del mercado al proporcionar continuamente órdenes de compra y venta. Esta liquidez beneficia el funcionamiento general de los mercados energéticos y garantiza que las operaciones puedan ejecutarse sin un impacto significativo en el precio.
Diversificación: los algoritmos de negociación de energía pueden implementar una amplia gama de estrategias, desde algoritmos de ejecución simples hasta modelos complejos de arbitraje estadístico. Esta flexibilidad permite que las mesas de negociación de energía se adapten a las diferentes condiciones del mercado y optimicen su cartera general.
Adaptabilidad: los algoritmos pueden adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, ajustando automáticamente las estrategias comerciales en función de los datos obtenidos. Esta adaptabilidad es crucial en los mercados energéticos, donde factores como los patrones climáticos y los eventos geopolíticos pueden influir rápidamente en los precios.
Sin embargo, como el comercio algorítmico depende en gran medida de sistemas tecnológicos, los fallos técnicos, como errores de software o problemas de conectividad, pueden causar importantes pérdidas financieras y perturbaciones en el mercado.
Además, los algoritmos se basan en supuestos y modelos matemáticos. Si las suposiciones utilizadas son incorrectas o no reflejan las condiciones del mercado en tiempo real, esto puede llevar a decisiones comerciales perjudiciales.
El comercio algorítmico, aunque aporta muchos beneficios, también presenta desafíos y riesgos que deben gestionarse con cuidado. Es esencial que las mesas de negociación encuentren un equilibrio entre la eficiencia proporcionada por los algoritmos y la supervisión humana, garantizando así un mercado energético más sólido y sostenible. Raphael Bueno es socio líder de Utilities en NTT DATA
Fuente: ejes