La frontera algorítmica de la energía: defensa de los modelos predictivos de mercado frente a acusaciones de manipulación bajo REMIT II
El trading algorítmico se ha convertido en una cuestión de gobernanza bajo REMIT
La ejecución algorítmica ha dejado de ser un elemento periférico del trading mayorista de electricidad en Europa. Las mesas de day-ahead e intradía dependen cada vez más de modelos automatizados para procesar señales de precios, capacidad interzonal, condiciones del libro de órdenes y restricciones de cartera a una velocidad que el trading manual no puede igualar.
El problema regulatorio es que la misma velocidad y repetición que hacen comercialmente útil a un algoritmo también pueden generar patrones de negociación que, vistos desde fuera, se asemejen a una manipulación. En virtud del Reglamento revisado sobre la Integridad y la Transparencia del Mercado Mayorista de la Energía (REMIT), denominado con frecuencia REMIT II, el trading algorítmico está ahora sujeto a requisitos expresos sobre sistemas, controles, pruebas, supervisión y notificación.
Para las casas de trading, esto cambia la cuestión de cumplimiento. Ya no basta con afirmar que el modelo fue diseñado para optimizar una posición legítima. La mesa debe poder reconstruir por qué actuó el algoritmo, qué datos activaron la acción, qué límites estaban vigentes y cómo se probó el sistema antes de su despliegue.
Esto es especialmente importante en mercados eléctricos acoplados, donde la congestión, los cambios rápidos en la capacidad de transmisión y las ventanas de negociación breves pueden hacer que un algoritmo modifique o cancele órdenes repetidamente en cuestión de minutos. Un patrón comercialmente racional desde el interior del modelo puede verse de forma muy distinta en una alerta de vigilancia.
Por qué el trading automatizado legítimo puede suscitar sospechas de manipulación
REMIT prohíbe la manipulación de mercado y la tentativa de manipulación en los mercados mayoristas de energía. La prohibición es tecnológicamente neutral: una orden generada por software no recibe un trato más indulgente por el mero hecho de que ningún operador haya pulsado manualmente el botón.
Por ello, la vigilancia se centra en el efecto sobre el mercado y en la evidencia circundante. La colocación, modificación o cancelación repetida de órdenes puede atraer atención cuando el patrón pueda crear señales falsas o engañosas sobre la oferta, la demanda o el precio, o cuando parezca diseñado para llevar el mercado hacia un nivel artificial.
Tres características exponen especialmente a las mesas algorítmicas a ese escrutinio:
Cambios de órdenes de alta frecuencia durante periodos de congestión
Evidencia insuficiente que vincule los datos de mercado con las decisiones de ejecución
Registros insuficientes de límites del modelo, pruebas y anulaciones manuales
La diferencia clave reside en la evidencia. Un regulador que revisa una alerta no puede inferir la lógica comercial existente dentro de un modelo propietario si el participante de mercado no puede demostrarla. Por tanto, el marco de cumplimiento debe permitir explicar el algoritmo después del hecho, aunque el modelo funcione automáticamente en tiempo real.
La investigación HUPX–OPCOM: cuando el reequilibrio de capacidad pareció spoofing
Una empresa de trading energético constituida en Suiza utilizaba un modelo propietario de precios predictivos para captar diferenciales horarios entre los mercados eléctricos HUPX de Hungría y OPCOM de Rumanía. El modelo ajustaba sus órdenes en respuesta a movimientos de precios y a cambios en las condiciones de transmisión transfronteriza.
Durante un periodo de fuerte congestión de red, el algoritmo ejecutó una rápida secuencia de modificaciones de órdenes mientras la mesa reequilibraba volúmenes físicos transfronterizos. El patrón de ejecución generó una alerta de vigilancia bajo REMIT porque parte de la actividad se asemejaba a patrones comúnmente asociados con layering o spoofing.
La autoridad regional competente exigió entonces información detallada sobre la lógica de negociación, la secuencia de órdenes y los controles operativos. El riesgo comercial era inmediato: una investigación de manipulación sin resolver podía afectar las relaciones con bolsas y entidades de compensación. Para las infracciones de la prohibición de manipulación de mercado de REMIT, el marco revisado exige que los Estados miembros prevean multas administrativas máximas para personas jurídicas de al menos el 15 % del volumen de negocios anual total del ejercicio anterior, con sujeción a la aplicación nacional y a los límites del Reglamento.
La cuestión central, por tanto, no era si el algoritmo operaba con rapidez. Era si la mesa podía demostrar que los cambios de órdenes reflejaban restricciones reales de cartera y transmisión, en lugar de una estrategia destinada a crear señales de mercado falsas o engañosas.
La arquitectura de cumplimiento: convertir la lógica de trading en evidencia regulatoria
Auditoría de arquitectura algorítmica
- Se vincularon los cambios de órdenes con datos en tiempo real del TSO y de capacidad.
- Se reconstruyó la secuencia entre datos de mercado, decisiones del modelo y órdenes ejecutadas.
- Se revisaron umbrales, límites de ejecución, pruebas y controles de excepción.
- Se preparó una explicación dirigida al regulador sobre por qué se produjo el patrón de negociación.
Gobernanza de IA & controles de propiedad intelectual
- Se evaluó el modelo conforme al Reglamento de IA de la UE según su función y caso de uso, en lugar de etiquetarlo por defecto como de “alto riesgo”.
- Se separaron las cuestiones de gobernanza de IA del análisis de conducta de mercado bajo REMIT.
- Se documentaron la titularidad y las licencias del código fuente propietario.
- Se reforzó la protección de la propiedad intelectual mediante licencias suizas y controles contractuales.
El trabajo produjo dos capas de cumplimiento diferenciadas. La primera explicó la conducta del sistema de trading bajo REMIT. La segunda abordó la gobernanza de la propia tecnología predictiva, incluida la aplicabilidad del Reglamento de IA, la responsabilidad interna y la protección de la propiedad intelectual subyacente.
Esta distinción es importante. El Reglamento de IA de la UE no clasifica automáticamente un modelo de trading energético como sistema de IA de alto riesgo por el mero hecho de utilizar aprendizaje automático o influir en una decisión comercialmente significativa. La clasificación depende de la función del sistema y de las categorías específicas previstas en la legislación. REMIT, por su parte, se aplica a la conducta de negociación con independencia de que la decisión sea generada por IA, código determinista o un operador humano.
Qué exige el REMIT revisado a los operadores algorítmicos de energía
El artículo 5 bis del REMIT revisado crea un marco de control explícito para los participantes de mercado que realizan trading algorítmico. Los requisitos son operativos, no meramente formales.
Los sistemas de negociación deben ser resilientes, disponer de capacidad suficiente, operar dentro de umbrales y límites adecuados y contener controles destinados a evitar órdenes erróneas o comportamientos desordenados del mercado. Los participantes de mercado también deben mantener mecanismos de continuidad de negocio y garantizar que sus sistemas estén plenamente probados y debidamente supervisados.
Existe además una obligación directa de notificación. Un participante de mercado que realice trading algorítmico en un Estado miembro debe notificarlo a la autoridad reguladora nacional del Estado miembro en el que esté registrado conforme a REMIT y a ACER. El regulador nacional competente puede solicitar descripciones de estrategias algorítmicas, parámetros de negociación, controles de riesgo y evidencia de pruebas, y los registros relativos a estas materias deben conservarse durante cinco años.
Por ello, un expediente de cumplimiento algorítmico debería existir antes de que comience una investigación. Una descripción elaborada meses después del hecho de negociación relevante es intrínsecamente más débil que la documentación contemporánea que muestre la versión del modelo, los parámetros, los datos de entrada, los límites y el entorno de control realmente aplicable en ese momento.
Para las empresas que despliegan o amplían modelos de ejecución automatizada, nuestra práctica de Trading algorítmico & cumplimiento de IA se centra en conectar esos controles técnicos con las obligaciones legales que rigen el trading mayorista de energía.
El Reglamento de IA importa, pero no sustituye a REMIT
El Reglamento de IA de la UE y REMIT regulan riesgos diferentes. El Reglamento de IA establece un marco horizontal para el desarrollo y el uso de sistemas de IA, mientras que REMIT protege la integridad y la transparencia de los mercados mayoristas de energía.
Por tanto, una mesa de trading energético debería evitar utilizar un ejercicio de clasificación de IA como sustituto de los controles de conducta de mercado. Incluso un modelo que quede fuera de las categorías de alto riesgo del Reglamento de IA puede generar órdenes que susciten preocupaciones bajo REMIT. A la inversa, un programa técnicamente sofisticado de gobernanza de IA no demuestra que un patrón concreto de órdenes fuera legítimo.
El enfoque práctico consiste en mapear ambos regímenes por separado y después identificar los puntos de interacción: documentación del sistema, gestión de cambios, responsabilidad humana, calidad de datos, pruebas, supervisión y respuesta a incidentes. Cuando se incorpora al stack de trading un modelo de IA de terceros o de propósito general, pueden surgir cuestiones adicionales bajo el Reglamento de IA y deben evaluarse según el papel de la empresa en esa cadena de suministro de IA.
Construir la trazabilidad probatoria antes de que la solicite el regulador
El 44.º REMIT Quarterly de ACER, correspondiente al primer trimestre de 2026, destacó específicamente el trading algorítmico y sus implicaciones bajo REMIT. Esa atención refleja una realidad más amplia: el trading automatizado se está convirtiendo en una parte normal de la vigilancia del mercado, en lugar de ser una cuestión técnica excepcional.
Un entorno de control defendible debería permitir responder rápidamente a preguntas básicas: ¿Qué estrategia estaba ejecutándose? ¿Qué versión del modelo estaba desplegada? ¿Qué datos de mercado y de capacidad consumía? ¿Qué límites de órdenes y posiciones se aplicaban? ¿Quién podía suspender el modelo? ¿Qué ocurría cuando fallaba el feed de datos? ¿Se revisaban los patrones de ejecución inusuales?
El paquete probatorio más sólido combina normalmente registros técnicos y jurídicos. La documentación del modelo, los registros de cambios, los resultados de pruebas y los parámetros de ejecución deben estar alineados con las políticas, las reglas de las bolsas, las notificaciones REMIT y los controles de abuso de mercado de la empresa. Si la empresa también negocia derivados o utiliza coberturas financieras junto con posiciones físicas, el análisis puede tener que extenderse al cumplimiento en trading de materias primas y derivados.
Esto no exige divulgar indiscriminadamente código propietario. Exige crear un registro controlado que demuestre cómo estaba previsto que se comportara el sistema, cómo fue supervisado y por qué se produjo un patrón de ejecución controvertido.
Qué deben revisar ahora las mesas de trading algorítmico
- Mapear cada algoritmo con la entidad jurídica responsable y el mercado. Identifique qué registro REMIT, mercado organizado y autoridad reguladora corresponden a cada estrategia automatizada.
- Confirmar las notificaciones del artículo 5 bis. Compruebe si se han realizado las notificaciones requeridas al regulador nacional competente y a ACER y si siguen siendo exactas a medida que cambian las actividades de trading.
- Crear un expediente regulatorio de evidencia de cinco años. Conserve descripciones de estrategias, parámetros, límites, registros de pruebas, cambios del modelo e incidentes materiales de forma que puedan reconstruirse después del hecho.
- Probar escenarios de abuso de mercado, no solo la rentabilidad. El backtesting debe examinar si cancelaciones rápidas, modificaciones repetidas o la interacción entre estrategias relacionadas podrían generar señales de mercado engañosas.
- Separar REMIT, la gobernanza de IA y la protección de la propiedad intelectual. Interactúan, pero responden a cuestiones jurídicas diferentes y no deberían fusionarse en un documento genérico de “cumplimiento de IA”.
Cero sanciones, 2,5 millones de euros en capital de trading y la verdadera lección
En el asunto HUPX–OPCOM, la lógica de trading reconstruida y la evidencia de cumplimiento demostraron que las rápidas modificaciones de órdenes estaban vinculadas a ajustes reales de capacidad transfronteriza y cartera. La investigación se cerró sin sanciones, la mesa de trading conservó el acceso al mercado y el cliente pudo desplegar más de 2,5 millones de euros en capital de trading activo.
La lección más amplia no es que un algoritmo sofisticado pueda hacerse inmune al escrutinio regulatorio. Al contrario, la ejecución automatizada aumenta la necesidad de un marco jurídico y probatorio capaz de explicar el modelo cuando se cuestiona la conducta de negociación.
Para los operadores energéticos, el trabajo de cumplimiento más valioso tiene lugar antes de la alerta de vigilancia: lógica de estrategia documentada, controles probados, procedimientos claros de escalado y registros que conecten las decisiones automatizadas con factores comerciales legítimos.
Nykitenko Legal asesora a casas de trading y empresas de tecnología energética sobre trading algorítmico de energía, controles REMIT y gobernanza de IA, incluidas estrategias de respuesta regulatoria cuando la ejecución automatizada ya está bajo escrutinio.