昨天，視知產(chǎn)研院在一文中，多次提到荷蘭消費(fèi)者和市場管理局（ACM）的一份研究報(bào)告，報(bào)告名稱為《能源批發(fā)市場中的算法交易——荷蘭消費(fèi)者與市場管理局（ACM）探索性市場研究主要發(fā)現(xiàn)》。這是迄今為止，關(guān)于算法交易最詳盡的一份官方分析，視知產(chǎn)研院全文翻譯如下（引文部分忽略）。
能源批發(fā)市場中的算法交易
荷蘭消費(fèi)者與市場管理局（ACM）探索性市場研究主要發(fā)現(xiàn)
2024年7月
摘要與主要發(fā)現(xiàn)
荷蘭消費(fèi)者和市場管理局（ACM）開展了一項(xiàng)關(guān)于批發(fā)市場算法交易的探索性市場研究，旨在進(jìn)一步提升對這種日益重要的交易方式的認(rèn)識。該研究調(diào)查了算法使用的總體趨勢、所使用的算法類型、市場參與者參與或不參與算法交易的動(dòng)機(jī)、對批發(fā)市場可能產(chǎn)生的影響，以及交易公司為確保算法按預(yù)期運(yùn)行所采用的程序。研究的主要目的是深入了解行業(yè)及相關(guān)利益相關(guān)者的觀點(diǎn)，并觀察和解讀新興的發(fā)展動(dòng)態(tài)。ACM有責(zé)任監(jiān)督并執(zhí)行歐盟關(guān)于批發(fā)市場完整性和透明度（REMIT）的法規(guī)。
此次市場研究是與荷蘭金融市場管理局（AFM）合作進(jìn)行的。AFM基于其經(jīng)驗(yàn)提供了寶貴的輸入。作為金融市場的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，AFM曾在早期的研究中考察過算法交易的發(fā)展，其目的之一是為了對金融市場進(jìn)行監(jiān)督。ACM和AFM共同負(fù)責(zé)荷蘭批發(fā)市場交易的完整性和透明度的監(jiān)督工作，包括通過算法進(jìn)行的交易。每個(gè)機(jī)構(gòu)都根據(jù)自身的專業(yè)能力開展工作。
本報(bào)告的目的是分享我們探索性市場研究的總體發(fā)現(xiàn)。ACM旨在提升公眾對能源市場中算法交易的知識水平。該研究的見解也與政策制定者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)、交易平臺和市場參與者相關(guān)。此外，通過本報(bào)告，ACM強(qiáng)調(diào)了市場參與者理解其責(zé)任的重要性，即確保并記錄其算法交易活動(dòng)符合2024年5月生效的修訂版REMIT。作為國家監(jiān)管機(jī)構(gòu)，ACM負(fù)責(zé)監(jiān)督荷蘭批發(fā)市場能源交易中對這些義務(wù)的遵守情況。
研究方法：ACM對市場參與者和交易平臺進(jìn)行了訪談和調(diào)查，并輔以案頭研究。探索性市場研究包括與多樣化市場參與者、交易平臺和監(jiān)控服務(wù)技術(shù)提供商進(jìn)行訪談。此外，還對更大范圍的市場參與者進(jìn)行了調(diào)查，并進(jìn)行了案頭研究。盡管研究未能收集到所有在批發(fā)市場活躍的各方的觀點(diǎn)，但廣泛的、多樣化的參與者群體使得研究結(jié)果具有價(jià)值，并反映了廣泛的觀點(diǎn)。該研究未涉及ACM的數(shù)據(jù)分析，也未對市場參與者使用的算法進(jìn)行深入分析。此外，研究也未評估或驗(yàn)證受訪市場參與者和調(diào)查對象在多大程度上有效實(shí)施了本研究中概述的關(guān)于能源交易中算法使用的合規(guī)程序。
研究范圍：研究聚焦于電力和天然氣現(xiàn)貨市場，涵蓋ACM認(rèn)定的從事能源產(chǎn)品交易的市場參與者，這些產(chǎn)品需在48小時(shí)內(nèi)交付。許多現(xiàn)貨市場的參與者也活躍于衍生品和期貨交易。研究在相關(guān)情況下納入了與這些市場的見解，但并未專門聚焦于這些領(lǐng)域的參與者。
市場研究的主要發(fā)現(xiàn)：
算法在批發(fā)市場中的使用日益廣泛。
- 算法交易是一種由計(jì)算機(jī)算法確定交易參數(shù)（如價(jià)格、數(shù)量以及是否發(fā)起訂單）的過程，其在人類干預(yù)極少甚至完全沒有的情況下運(yùn)行。在許多情況下，交易員只是監(jiān)控算法的運(yùn)行表現(xiàn)。
- 算法有多種類型，包括執(zhí)行算法、交易算法和信號生成器。這些算法的復(fù)雜程度各不相同，從簡單的基于規(guī)則的算法到先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)都有。
- 利用算法進(jìn)行交易通常是更廣泛交易策略的一部分，也可能同時(shí)包括（同步的）人工交易。在算法交易中采用多種策略，例如將交易量分散到不同時(shí)間段或不同市場以減少價(jià)格影響、進(jìn)行價(jià)差交易、做市以及在訂單簿中進(jìn)行相對定價(jià)等。
能源轉(zhuǎn)型促使市場參與者使用算法，因?yàn)殡S著最后一分鐘交易的增加，不斷平衡頭寸的需求也在增加。
- 能源市場交易中算法的使用正在增長，并且預(yù)計(jì)還會進(jìn)一步增加。純算法交易市場參與者的數(shù)量也在增加。
- 預(yù)計(jì)算法交易將進(jìn)一步增長的一個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是能源轉(zhuǎn)型，因?yàn)殡S著可再生能源生產(chǎn)的不可預(yù)測性增加，需要在短時(shí)間內(nèi)平衡頭寸的需求也在增加。
- 在電力現(xiàn)貨市場中，交易中使用算法的情況很普遍，而在天然氣現(xiàn)貨市場中，算法的使用頻率相對較低，但也在不斷增加。
- 市場參與者提到使用算法的動(dòng)機(jī)是提高效率、優(yōu)化資產(chǎn)和降低風(fēng)險(xiǎn)。不使用算法的原因包括信息技術(shù)和知識要求，以及對必要性或興趣的感知不足。在某些市場中，由于手動(dòng)交易速度較慢而帶來的相關(guān)劣勢，沒有算法進(jìn)行交易變得越來越困難。
算法交易既有積極的結(jié)果，也存在風(fēng)險(xiǎn)；作為監(jiān)管機(jī)構(gòu)，ACM始終保持警惕。
- 算法交易可能帶來的市場結(jié)果包括增加流動(dòng)性以及更精細(xì)、更快速的價(jià)格形成。然而，另一方面，也存在一個(gè)被普遍認(rèn)知的風(fēng)險(xiǎn)，即基本面信息與算法驅(qū)動(dòng)的交易行為之間可能會出現(xiàn)脫節(jié)。
- 算法交易可能會通過反饋循環(huán)以及對市場信號的快速反應(yīng)來增加市場波動(dòng)性，從而放大已有的市場走勢。然而，也有人認(rèn)為，它并沒有從根本上改變波動(dòng)性動(dòng)態(tài)。良好的編程算法會納入安全措施以防止過度波動(dòng)，并且甚至可以在高度波動(dòng)的市場中作為一個(gè)有用的工具。
- 由于頻繁的價(jià)格變動(dòng)，市場透明度可能會受到影響，這會使價(jià)格確定變得更加復(fù)雜，尤其是對于人工交易者而言。盡管算法也可能會通過記錄交易決策來增強(qiáng)透明度，但它們的復(fù)雜性——特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)方面——可能會阻礙可解釋性，從而影響透明度。
- 有人提出了通過算法進(jìn)行（無意的）操縱的可能性，其中的擔(dān)憂包括算法對操縱性數(shù)據(jù)輸入的敏感性以及操縱性行為發(fā)生的速度。然而，另一些人則認(rèn)為，算法交易可以通過增加流動(dòng)性來降低操縱的脆弱性。
- 算法交易的復(fù)雜性和高頻交易指令改變了從監(jiān)控角度識別可疑交易模式的方法，需要一種全面且數(shù)據(jù)密集型的方法。
- 在使用算法交易時(shí)，合規(guī)性和內(nèi)部制衡機(jī)制是必不可少的。盡管行業(yè)已經(jīng)采取了此類措施，但本研究并未評估其有效性。
- 所有接受訪談和調(diào)查的市場參與者都向ACM表示，他們已經(jīng)針對其算法制定了合規(guī)性和風(fēng)險(xiǎn)管理措施，盡管程度各不相同。在本研究中，ACM并未評估這些程序是否真正付諸實(shí)踐。這些措施包括多種手段，例如將訂單的價(jià)格和數(shù)量限制在特定范圍內(nèi)，以及一種“終止”功能，使交易員能夠在必要時(shí)立即停止所有算法交易。
- 由于本研究具有探索性，ACM并未從監(jiān)管角度評估合規(guī)性和風(fēng)險(xiǎn)管理措施的有效性或?qū)嵤┣闆r，因?yàn)檫@超出了本研究的范圍。
- 即使采取了合規(guī)措施，不良行為的風(fēng)險(xiǎn)可能仍然存在。例如，應(yīng)用的控制和限制措施的有效性取決于特定的輸入值。如果輸入值設(shè)置過高或過寬，那么在實(shí)踐中這些控制和限制可能不夠嚴(yán)格。
- 交易平臺為市場參與者在其平臺上使用算法設(shè)定了若干條件，主要是為了確保交易系統(tǒng)的穩(wěn)定性和價(jià)格發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量。
- ACM將繼續(xù)監(jiān)督和規(guī)范算法交易以及市場參與者對修訂版REMIT所規(guī)定的義務(wù)的遵守情況。
- REMIT的修訂對從事算法交易的歐盟批發(fā)市場能源市場參與者施加了新的義務(wù)，以減輕相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。從事算法交易的市場參與者必須實(shí)施有效的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，遵守交易閾值和限制，確保業(yè)務(wù)連續(xù)性，并向監(jiān)管機(jī)構(gòu)通報(bào)其算法交易活動(dòng)。
- REMIT的修訂加強(qiáng)了ACM對荷蘭能源市場中算法交易的監(jiān)管。ACM將繼續(xù)監(jiān)督和規(guī)范市場參與者的交易行為，同時(shí)關(guān)注算法交易義務(wù)的遵守情況。
- ACM將繼續(xù)與AFM及其他監(jiān)管機(jī)構(gòu)密切合作。
本次市場研究的見解增強(qiáng)了ACM對算法交易的理解，并將與AFM合作應(yīng)用于未來的市場監(jiān)督中。在這次探索性市場研究中，目標(biāo)并不是對特定交易行為得出明確結(jié)論。未來市場研究或市場監(jiān)督的多個(gè)感興趣的主題包括算法使用的進(jìn)展，特別是在TTF天然氣市場期貨交易中的發(fā)展、能源市場交易中自學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步、涉及算法的潛在可疑行為的檢測和分析，以及市場參與者在多大程度上遵守了他們聲稱已經(jīng)到位的合規(guī)程序。ACM和AFM將繼續(xù)在未來合作：共享知識、進(jìn)一步構(gòu)建知識，并在市場監(jiān)督和對市場參與者義務(wù)的執(zhí)行中聯(lián)合行動(dòng)。
1引言
在當(dāng)今世界，自動(dòng)化數(shù)字流程正變得與我們的生活息息相關(guān)。所謂的算法能夠處理大量數(shù)據(jù)，并為用戶提供有用的見解。其例子不勝枚舉：算法通過節(jié)省我們的時(shí)間并幫助我們做出更明智的選擇，簡化了我們的日常任務(wù)。然而，我們每個(gè)人也都對公開報(bào)道的算法濫用和不受歡迎的結(jié)果有所了解。
在交易公司及其交易員的世界中，算法發(fā)揮著重要作用。這一趨勢在金融領(lǐng)域已經(jīng)持續(xù)了數(shù)十年。對于許多交易公司來說，數(shù)據(jù)分析師和程序員是不可或缺的。即使是小規(guī)模的交易，例如面向小型交易者的交易機(jī)器人也越來越普及。與金融領(lǐng)域一樣，能源批發(fā)市場的交易也越來越依賴于交易算法。
作為能源監(jiān)管機(jī)構(gòu)，ACM對能源市場的算法交易非常關(guān)注，原因有多個(gè)。首先，為了有效解讀市場發(fā)展并能夠?qū)赡艿倪`規(guī)交易行為采取行動(dòng)，必須清楚了解市場動(dòng)態(tài)。ACM收到的關(guān)于涉及算法交易的市場濫用的線索數(shù)量不斷增加。此外，《能源批發(fā)市場完整性和透明度條例》（以下簡稱：REMIT）于2024年5月進(jìn)行了強(qiáng)化，為采用算法交易的交易公司引入了新的義務(wù)。ACM對荷蘭能源市場參與者遵守這些規(guī)則的情況進(jìn)行積極監(jiān)督，并與金融市場管理局（AFM）密切合作。
ACM開展了一項(xiàng)關(guān)于能源市場算法交易的探索性市場研究。該研究旨在進(jìn)一步構(gòu)建和增加現(xiàn)有知識，重點(diǎn)是獲取市場及其參與者的見解。研究探討了幾個(gè)關(guān)鍵問題：使用算法的動(dòng)機(jī)是什么？目前尚未使用算法的參與者（如果有）有何看法？市場參與者感知到哪些風(fēng)險(xiǎn)，他們又是如何應(yīng)對的？能源公司如何圍繞算法交易組織其內(nèi)部流程？對于有責(zé)任監(jiān)控市場發(fā)展、發(fā)現(xiàn)并打擊市場操縱行為的能源市場監(jiān)管者來說，這些變化意味著什么？
本次市場研究的方法包括以下幾個(gè)要素：
-訪談：ACM與多個(gè)相關(guān)利益相關(guān)者進(jìn)行了十二次訪談，這些利益相關(guān)者包括能源公司/交易商、交易平臺以及監(jiān)控服務(wù)的技術(shù)提供商。訪談對象的選擇確保了多樣化的代表性，涵蓋了主要活躍于天然氣或電力市場的交易商、終端用戶供應(yīng)商、生產(chǎn)商、沒有實(shí)物資產(chǎn)的純交易商、人工交易商等。參與訪談是自愿的。
- 調(diào)查：在訪談之后，ACM對更大范圍的交易商進(jìn)行了自愿性調(diào)查。調(diào)查對象的選擇基于荷蘭現(xiàn)貨天然氣和電力市場的交易量。平均每天交易量少于一次的市場參與者被排除在外。調(diào)查的回應(yīng)率約為20%。盡管這一比例無法對整個(gè)交易商群體得出完全有根據(jù)的結(jié)論，但回應(yīng)來自一個(gè)多樣化的群體，根據(jù)ACM的說法，這些回應(yīng)提供了寶貴的見解。
- 文獻(xiàn)調(diào)查：此外，ACM進(jìn)行了簡明的文獻(xiàn)綜述，以收集有關(guān)算法交易的普遍知識。據(jù)我們所知，關(guān)于歐盟和/或荷蘭能源批發(fā)市場算法交易的已發(fā)表研究非常有限。所綜述的文獻(xiàn)主要涉及金融市場中的算法交易，對能源市場中的算法交易關(guān)注較少。ACM意識到能源批發(fā)市場與更廣泛的金融市場相比具有特定特征，并在解釋文獻(xiàn)時(shí)考慮了這些差異。
研究范圍聚焦于能源現(xiàn)貨市場的交易者?，F(xiàn)貨市場包括當(dāng)日交割（日內(nèi)/當(dāng)日市場）或次日交割（日前市場）的能源批發(fā)市場。此外，許多活躍在現(xiàn)貨市場的交易者也參與衍生品市場的交易，例如期權(quán)和長期合約。盡管本研究的主要焦點(diǎn)并非如此，但來自這些現(xiàn)貨市場以外的市場參與者關(guān)于其他市場的見解，只要相關(guān)，也被納入了研究之中。選擇聚焦于現(xiàn)貨市場的交易者，是因?yàn)樗鼈兣c所交易商品的實(shí)物交割有著直接且主導(dǎo)性的聯(lián)系，這可能與衍生品交易相比，呈現(xiàn)出不同的市場特征和動(dòng)態(tài)。此外，作為能源監(jiān)管機(jī)構(gòu)，ACM有責(zé)任監(jiān)督現(xiàn)貨市場的完整性和透明度。傳統(tǒng)上，對于在交易所交易的衍生品的監(jiān)督主要是AFM的職責(zé)范圍，但隨著最近REMIT的修訂，這一監(jiān)督職責(zé)現(xiàn)在由AFM和ACM共同承擔(dān)。
必須承認(rèn)研究群體的異質(zhì)性。這種多樣性突顯了能源市場的復(fù)雜動(dòng)態(tài)，不同類型市場參與者可能會對市場產(chǎn)生不同的影響。
ACM在AFM的幫助和專業(yè)知識下進(jìn)行了這項(xiàng)研究。AFM在調(diào)查的不同階段為ACM提供了寶貴的見解。在最近的過去，AFM已經(jīng)對金融市場中的算法交易進(jìn)行了市場研究。這些研究的見解在適用的情況下被應(yīng)用于當(dāng)前關(guān)于能源市場交易的探索性市場研究中。ACM和AFM將繼續(xù)在這個(gè)領(lǐng)域合作，以進(jìn)一步構(gòu)建知識。此外，AFM和ACM將共同密切關(guān)注算法交易活動(dòng)以及交易公司對現(xiàn)行規(guī)則的遵守情況。
本出版物概述了ACM關(guān)于能源市場算法交易的市場研究結(jié)果。它首先解釋了能源市場在實(shí)踐中是如何運(yùn)作的（第2章）。隨后，深入探討了算法交易的具體情況（第3章），以及算法交易在能源領(lǐng)域的應(yīng)用及其背后的動(dòng)機(jī)（第4章）。第5章探討了潛在的市場影響，接著第6章概述了市場參與者如何確保對其算法的控制。最后，第7章概述了修訂后的REMIT下關(guān)于算法交易的具體規(guī)則，以及其對使用算法交易的市場參與者以及國家監(jiān)管機(jī)構(gòu)的影響。
2能源市場交易背景
為了讓更廣泛的讀者群體（不僅僅是市場內(nèi)部人士）能夠理解算法交易的發(fā)展，有必要先了解能源市場交易的一般機(jī)制。在天然氣和電力的能源供應(yīng)鏈中，從生產(chǎn)/發(fā)電/開采的一端到消費(fèi)的另一端，存在著多個(gè)環(huán)節(jié)。本次市場研究聚焦于能源批發(fā)市場。在這些能源批發(fā)市場中，終端用戶的供應(yīng)商會購買電力和天然氣，而生產(chǎn)者則會出售他們所生產(chǎn)的電量。然而，還有許多其他類型的交易者活躍在其中。除了這條“交易鏈”之外，還存在著一條物理運(yùn)輸和分配的鏈條。
在能源批發(fā)市場交易領(lǐng)域，活躍著許多不同類型的企業(yè)，每一家都有其自身的利益和策略。這些企業(yè)包括傳統(tǒng)的和可再生能源發(fā)電企業(yè)、天然氣生產(chǎn)商、終端用戶供應(yīng)商、大型用戶、儲存運(yùn)營商、供需之間的其他類型的中介/聚合商、大宗商品交易商、自營交易公司、投資公司、對沖基金等。這些實(shí)體中的每一個(gè)都根據(jù)其在市場中的自身利益制定自己的交易策略，例如其客戶（預(yù)期的）需求、受天氣影響越來越大的預(yù)期產(chǎn)量、地緣政治發(fā)展、更廣泛的（國家、歐洲、全球）經(jīng)濟(jì)形勢和發(fā)展前景等。在許多情況下，交易各種能源產(chǎn)品及其衍生品是一種對沖其頭寸和利益的方式，而對許多公司來說，參與能源市場交易也是一種投機(jī)活動(dòng)。如果使用算法交易，那么它就是公司整體交易策略中的一種交易方式。
在天然氣和電力的物理交割批發(fā)市場中，供應(yīng)與需求始終保持平衡至關(guān)重要。對于電力而言，這種必要性比天然氣更為突出，盡管天然氣市場存在一定靈活性，但由于物理限制，其不平衡的范圍也十分有限。出現(xiàn)這種情況的原因是與天然氣運(yùn)輸（由Gasunie Transport Services運(yùn)營）和電力傳輸（由TenneT運(yùn)營）的底層物理網(wǎng)絡(luò)相互作用。這些輸電系統(tǒng)運(yùn)營商（TSO）負(fù)責(zé)物理網(wǎng)絡(luò)的審慎運(yùn)行，并通過基于市場原則的機(jī)制，使市場參與者能夠不斷平衡其頭寸。例如：電力生產(chǎn)商必須確保所發(fā)電量（通常以兆瓦時(shí)[MWh]表示）被消費(fèi)者供應(yīng)商或其他經(jīng)銷商購買。
天然氣和電力市場都有自己的基于市場的機(jī)制，供活躍的市場參與者平衡其頭寸。對于天然氣市場，可以交易當(dāng)日產(chǎn)品和下小時(shí)產(chǎn)品。當(dāng)日產(chǎn)品是指當(dāng)天剩余時(shí)間或整個(gè)次日的天然氣交割，而下小時(shí)產(chǎn)品則涉及下一個(gè)小時(shí)的交割。在一天結(jié)束時(shí)，市場參與者必須平衡自身的物理頭寸，以確保整個(gè)天然氣網(wǎng)絡(luò)的平衡處于某些安全限制范圍內(nèi)。平衡電力網(wǎng)絡(luò)的工作量更大，且需要更多的交易產(chǎn)品。在一天中的任何時(shí)間，都可以交易季度和（半）小時(shí)產(chǎn)品，即在約定的15分鐘或（半）小時(shí)內(nèi)交割電力的產(chǎn)品。此外，還有涉及次日交割的日前產(chǎn)品。
時(shí)間范圍和交割地點(diǎn)是能源批發(fā)市場交易的重要方面?？梢越灰拙哂性S多不同較長時(shí)間框架交割的電力和天然氣交易量，例如周末、周、月、季度、季節(jié)和年。交割地點(diǎn)也很重要，當(dāng)我們提到荷蘭能源批發(fā)市場時(shí)，我們指的是在荷蘭境內(nèi)或從荷蘭交割的電力和/或天然氣產(chǎn)品的交易。
此外，還交易著各種不同的衍生品，例如期權(quán)（買方獲得在特定日期以約定價(jià)格購買/出售一定數(shù)量的權(quán)利）和價(jià)差（例如地點(diǎn)價(jià)差，交易者會在一個(gè)交割地區(qū)購買一定數(shù)量，并在另一個(gè)地區(qū)出售相同數(shù)量，如果價(jià)格差異達(dá)到一定閾值）。
批發(fā)市場是商品市場，所交易的（基礎(chǔ)）產(chǎn)品本身大多具有同質(zhì)性。在實(shí)踐中，交易要么通過交易所平臺進(jìn)行，要么通過經(jīng)紀(jì)平臺進(jìn)行，要么在交易雙方之間雙邊進(jìn)行。存在多個(gè)交易能源產(chǎn)品的交易所。交易者可以在“屏幕”上匿名下單，其他交易者可能會對此感興趣，或者與已存在的訂單進(jìn)行交易。訂單通常由交易所自動(dòng)匹配，從而達(dá)成交易。對于每個(gè)交易方來說，交易所的清算銀行是他們的交易對手。現(xiàn)貨市場的大部分交易是通過交易所進(jìn)行的。經(jīng)紀(jì)公司是中介，根據(jù)其對客戶利益的了解，嘗試匹配客戶未決/潛在的訂單。大約有十到二十個(gè)經(jīng)紀(jì)商為在荷蘭交割的能源市場產(chǎn)品提供中介服務(wù)。
經(jīng)紀(jì)交易可能有幾種方式，要么通過使用的交易門戶數(shù)字插入，要么通過電話/電子郵件聯(lián)系和確認(rèn)。最后，交易也可能在交易雙方之間雙邊進(jìn)行。他們可以就只對他們相關(guān)的特定要求達(dá)成一致，而不是在交易所交易的標(biāo)準(zhǔn)合同。雙邊和經(jīng)紀(jì)交易通常每筆交易的交易量更大。
市場參與者和交易場所都有需要滿足的要求。為了遵守REMIT，市場參與者在開始交易時(shí)有義務(wù)在相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行注冊。在這方面，所有在歐盟一個(gè)或多個(gè)成員國活躍的能源市場參與者，都需要在歐盟成員國進(jìn)行REMIT注冊：要么在其公司所在的成員國，要么對于非歐盟市場參與者來說，在其大部分交易發(fā)生的成員國。對于本身不是交易所會員，但通過其他市場參與者提供的直接市場準(zhǔn)入進(jìn)行交易的市場參與者，這一義務(wù)同樣適用，該市場參與者為他們提供進(jìn)入交易場所的通道。此外，市場參與者需要滿足所有必要的要求，并持有相關(guān)的許可證，例如輸電系統(tǒng)運(yùn)營商（TSO）和交易場所的許可證。顯然，市場參與者需要遵守交易的透明度和誠信規(guī)則，不得從事市場操縱（或試圖操縱）。交易場所有義務(wù)發(fā)現(xiàn)并報(bào)告可能的可疑交易行為給相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)，如能源監(jiān)管機(jī)構(gòu)和金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)。
3算法交易是什么？
要點(diǎn)：
- 算法交易是一種由計(jì)算機(jī)算法確定交易參數(shù)（如價(jià)格、數(shù)量以及是否發(fā)起訂單）的過程，其在人類干預(yù)極少甚至完全沒有的情況下運(yùn)行。在許多情況下，交易員只是監(jiān)控算法的運(yùn)行表現(xiàn)。
- 算法有多種類型，包括執(zhí)行算法、交易算法和信號生成器。這些算法的復(fù)雜程度各不相同，從簡單的基于規(guī)則的算法到先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)都有。
- 利用算法進(jìn)行交易通常是更廣泛交易策略的一部分，也可能同時(shí)包括（同步的）人工交易。在算法交易中采用多種策略，例如將交易量分散到不同時(shí)間段或不同市場以減少價(jià)格影響、進(jìn)行價(jià)差交易、做市以及在訂單簿中進(jìn)行相對定價(jià)等。
3.1 算法交易的定義
根據(jù)最近修訂的REMIT（REMIT II），“算法交易”指：
算法交易定義
根據(jù)最新修訂的《歐盟能源市場完整性與透明度條例》（REMIT II），"算法交易"指：
i. 在能源批發(fā)產(chǎn)品交易（包括高頻交易）中
ii. 由計(jì)算機(jī)算法自動(dòng)決定：
a. 交易訂單的單項(xiàng)參數(shù)（是否下單、時(shí)間、價(jià)格或數(shù)量）；或
b. 訂單提交后的管理方式
iii. 且人工干預(yù)有限或完全不存在
iv. 不包括以下系統(tǒng)：
a. 僅用于將訂單路由至一個(gè)或多個(gè)有組織市場的系統(tǒng)；或
b. 僅處理不涉及任何交易參數(shù)決定的訂單的系統(tǒng)；或
c. 用于訂單確認(rèn)或已執(zhí)行交易事后處理的系統(tǒng)
該定義與2014年起金融監(jiān)管領(lǐng)域采用的定義幾乎完全相同。
3.2 不同類型的算法
以下部分概述了在能源批發(fā)市場交易中相關(guān)的不同類型的算法。這些信息主要基于與利益相關(guān)者的訪談以及ACM對市場參與者進(jìn)行的調(diào)查。
本報(bào)告并未進(jìn)一步定義哪些類型的算法屬于修訂版REMIT中算法交易的法律定義范疇。以下信息是對不同類型算法的概念性描述，基于受訪和調(diào)查的市場參與者在實(shí)踐中所使用的交易方法類型。
3.2.1 三種主要類型的算法
在能源交易領(lǐng)域，算法通?？煞譃橐韵氯悾?/p>
? 執(zhí)行算法：用于執(zhí)行算法外部作出的交易決策。其參數(shù)在算法外部設(shè)定后，該算法通過特定方式（通常在既定價(jià)格和數(shù)量限制范圍內(nèi)）以最優(yōu)方式在交易平臺提交訂單。
?信號生成器：基于一組輸入數(shù)據(jù)，向交易員或執(zhí)行算法發(fā)出交易機(jī)會信號或其他輔助交易決策信息的算法。
? 交易算法：與執(zhí)行算法的一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別在于，此類算法還自主決定是否在交易平臺提交訂單。當(dāng)信號生成器與執(zhí)行算法直接連接時(shí)即屬此類情況。
不同類型的算法使用不同的輸入。執(zhí)行算法使用一系列參數(shù)以預(yù)定義的方式執(zhí)行訂單。除了訂單的價(jià)格和數(shù)量信息外，這還可以包括許多控制和限制，例如最高和最低價(jià)格（價(jià)格限制）以及數(shù)量（數(shù)量限制）；第6章包含了更多關(guān)于控制和限制的信息。執(zhí)行算法還利用歷史交易模式來確定例如在訂單簿中定位訂單的位置，這可以基于技術(shù)分析，例如五分鐘內(nèi)的歷史最大波動(dòng)率。根據(jù)復(fù)雜性的程度，交易算法和信號生成器可以使用數(shù)百個(gè)參數(shù)作為輸入。這些可以基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，例如天氣數(shù)據(jù)或由輸電系統(tǒng)運(yùn)營商（TSO）或市場參與者提供的數(shù)據(jù)。技術(shù)數(shù)據(jù)包括，例如，在不同時(shí)間框架內(nèi)的歷史和當(dāng)前價(jià)格以及價(jià)格波動(dòng)。
不同類型的算法的輸出也各不相同。執(zhí)行算法和交易算法產(chǎn)生的輸出是發(fā)送到交易平臺的訂單。信號生成器則為人工交易員或另一個(gè)算法提供預(yù)測和/或建議。預(yù)測可以包括例如預(yù)期價(jià)格、供應(yīng)、需求、波動(dòng)率或投資組合。建議可以是一種特定的首選策略，并附帶基于某些市場條件和/或預(yù)測的特定策略的合理性概率。
3.2.2 復(fù)雜性各異：從簡單規(guī)則型算法到機(jī)器學(xué)習(xí)
算法的復(fù)雜性各不相同。每種類型的算法（執(zhí)行算法、交易算法或信號生成器）都可以相對簡單地編程，也可以更高級。相對簡單的算法是基于規(guī)則的；算法由預(yù)定義的規(guī)則組成。例如，一個(gè)執(zhí)行算法遵循這樣的規(guī)則：“如果市場價(jià)格最高為每兆瓦時(shí)Y歐元，則以指定數(shù)量（X兆瓦時(shí)）下達(dá)一個(gè)賣單（訂單）”。下一步是算法本身確定在給定示例中算法參數(shù)值應(yīng)該是多少。在這種情況下，只有規(guī)則的結(jié)構(gòu)是預(yù)先定義的，算法會隨著新信息的出現(xiàn)而更新規(guī)則中的參數(shù)。
還有更復(fù)雜的自學(xué)習(xí)算法，它們可以自行確定規(guī)則的結(jié)構(gòu)。這些算法必須自行發(fā)現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)集中變量之間的關(guān)系，并確定哪些變量與交易決策相關(guān)，以及每個(gè)變量應(yīng)賦予多大的權(quán)重。這類機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此它們可以學(xué)習(xí)，例如，在某種情況下（如訂單簿的狀態(tài)）某個(gè)選擇能帶來多少利潤，從而找到未來最佳的選擇。算法本身會學(xué)習(xí)何時(shí)發(fā)起交易以及用什么屬性（價(jià)格、數(shù)量等）進(jìn)行交易。
圖1：不同種類算法的示意圖
3.2.3 不同類型算法在天然氣和電力現(xiàn)貨市場的應(yīng)用
調(diào)查結(jié)果顯示，在天然氣市場中，執(zhí)行算法的使用頻率高于信號生成器和交易算法，而在電力市場中，所有類型的算法被使用的程度大致相同。不同類型的算法在天然氣和電力市場的使用情況如圖2所示。如前所述，參與調(diào)查的市場參與者之所以被選中，是因?yàn)樗麄冎辽僭诂F(xiàn)貨市場中活躍，盡管他們的回答可能也包括了他們在遠(yuǎn)期/期貨市場的活動(dòng)。在總共8名使用和/或開發(fā)天然氣交易算法的受訪者中，有6名報(bào)告使用執(zhí)行算法，3名報(bào)告使用信號生成器和交易算法。在電力市場中，執(zhí)行算法、信號生成器和交易算法的使用程度大致相當(dāng)（大約12名使用和/或開發(fā)電力交易算法的受訪者中有9名左右）。一些受訪者使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的算法。圖2顯示，在天然氣和電力市場中，機(jī)器學(xué)習(xí)主要用于或開發(fā)用于生成交易信號。與天然氣市場不同，在電力市場中，機(jī)器學(xué)習(xí)也被應(yīng)用于交易算法。
圖2：天然氣和電力市場中所使用算法類型的調(diào)查結(jié)果
3.3 算法交易背后的策略
通過算法進(jìn)行交易通常是市場參與者更廣泛的總體交易策略的一部分。市場參與者使用他們認(rèn)為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所必需的交易策略和方法：手動(dòng)交易、算法交易或兩者同時(shí)進(jìn)行。例如，算法基于做市原則進(jìn)行交易，而與此同時(shí)，交易員手動(dòng)交易以平衡實(shí)物投資組合。不同的交易方式——使用（多個(gè)）算法交易和手動(dòng)交易——也可以基于相同的策略同時(shí)應(yīng)用：除了自動(dòng)交易（或半自動(dòng)）算法和手動(dòng)交易外，還可以使用更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此外，一家交易公司同時(shí)使用多個(gè)算法是很常見的，每個(gè)算法可能都在追求不同的策略。
算法被用于部署幾種策略。這些策略并非專門用于算法交易，也可以在手動(dòng)交易中實(shí)施。然而，使用算法交易來執(zhí)行這些策略可能會為用戶帶來某些潛在的優(yōu)勢。下面更詳細(xì)地描述了一些最常被提及的策略：
1. 在交易時(shí)段內(nèi)分散訂單交易量
這是一種交易方式，算法可以通過在時(shí)間上或跨市場分散所需交易量來最小化其交易對價(jià)格的影響。將大額交易量分解為較小批次并分散交易時(shí)間，可以避免在任何特定時(shí)間點(diǎn)交易過多的訂單簿份額。這有助于防止訂單簿中多個(gè)價(jià)格水平的匹配，從而最小化與感知公允價(jià)值的偏差。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)有多種方法。例如，算法可以考慮近期的交易量模式，并相應(yīng)調(diào)整帶入市場的交易量。當(dāng)市場上交易活動(dòng)較多時(shí)，算法會增加交易量。這種策略的目標(biāo)是，在一定時(shí)期內(nèi)實(shí)現(xiàn)與成交量加權(quán)市場價(jià)格相似的價(jià)格。算法的另一種策略是在預(yù)定時(shí)間段內(nèi)線性地以較小批次分散所需交易量。這有助于減少因一次性交易大額交易量而可能產(chǎn)生的價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。多位受訪市場參與者確保其交易量不超過市場總交易量的一定百分比。這可以避免對市場產(chǎn)生過大影響。
2. 價(jià)差交易
價(jià)差交易是一種交易策略，交易者試圖從以下價(jià)格差異中獲利：1）不同產(chǎn)品之間的價(jià)格差異，例如售電收入與購買天然氣和排放配額成本之間的差異（清潔火花價(jià)差）；2）不同市場之間的價(jià)格差異，例如TTF和澤布魯日之間的差異；和/或3）不同時(shí)間段之間的價(jià)格差異，例如夏季和冬季天然氣價(jià)格之間的差異。
據(jù)一家受訪交易平臺表示，這種套利策略是最常使用的策略。多位受訪市場參與者使用算法來實(shí)施這一策略。為此，交易者輸入?yún)?shù)，如期望的交易量和待交易合約之間的價(jià)差。一旦達(dá)到給定的價(jià)差，算法就會執(zhí)行交易，從而利用不同市場之間的價(jià)格差異獲利。價(jià)差交易的例子包括：1）產(chǎn)品轉(zhuǎn)換（例如天然氣轉(zhuǎn)換為電力）；2）地點(diǎn)轉(zhuǎn)換（在一個(gè)國家購買天然氣并在另一個(gè)國家出售）；3）時(shí)間轉(zhuǎn)換（例如通過使用天然氣儲存）；以及4）交易平臺轉(zhuǎn)換（跨場所套利）。一個(gè)例子是在日前以相對于近月價(jià)格的折扣購買天然氣，將其儲存于天然氣儲存設(shè)施中，然后在TTF近月市場上出售。
3. 做市
做市是一種基本策略，其核心在于試圖在整個(gè)交易日或大部分時(shí)間內(nèi)，同時(shí)在訂單簿的買賣雙方保持存在。這樣做的目的是最終不留下任何實(shí)物頭寸，即買賣量相等。采用做市策略時(shí)，大致有兩種方法：要么追求較大的買賣價(jià)差（通常導(dǎo)致交易量較低），要么追求較小的買賣價(jià)差（通常導(dǎo)致交易量較高）。在選擇這兩種方法時(shí)，交易者通過尋求單位交易量的盈利能力與交易量之間的平衡，同時(shí)管理任何未平倉頭寸，以實(shí)現(xiàn)總利潤最大化。總體意圖是以高于買入價(jià)的價(jià)格賣出相同數(shù)量的產(chǎn)品。交易平臺也可能為交易公司提供財(cái)務(wù)激勵(lì)，使其頻繁出現(xiàn)在訂單簿的買賣雙方。
做市是算法根據(jù)訂單簿中所有訂單的相對位置下單的策略示例。例如，算法的目標(biāo)可能是使訂單簿的買賣雙方都顯示最佳價(jià)格。風(fēng)險(xiǎn)在于，做市方可能僅在訂單簿的一側(cè)找到交易對手并達(dá)成交易。如果沒有后續(xù)的反向交易，市場參與者將留下未平倉頭寸。為了管理這種風(fēng)險(xiǎn)，可以向算法輸入?yún)?shù)。管理訂單簿中相對下單位置的算法也用于其他策略，例如價(jià)差交易。
4荷蘭能源市場中的算法交易實(shí)踐
要點(diǎn)：
- 能源市場交易中算法的使用正在增長，并且預(yù)計(jì)還會進(jìn)一步增加。純算法交易市場參與者的數(shù)量也在增加。
- 預(yù)計(jì)算法交易將進(jìn)一步增長的一個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是能源轉(zhuǎn)型，因?yàn)殡S著可再生能源生產(chǎn)的不可預(yù)測性增加，需要在短時(shí)間內(nèi)平衡頭寸的需求也在增加。
- 在電力現(xiàn)貨市場中，交易中使用算法的情況很普遍，而在天然氣現(xiàn)貨市場中，算法的使用頻率相對較低，但也在不斷增加。
- 市場參與者提到使用算法的動(dòng)機(jī)是提高效率、優(yōu)化資產(chǎn)和降低風(fēng)險(xiǎn)。不使用算法的原因包括信息技術(shù)和知識要求，以及對必要性或興趣的感知不足。在某些市場中，由于手動(dòng)交易速度較慢而帶來的相關(guān)劣勢，沒有算法進(jìn)行交易變得越來越困難。
4.1 荷蘭能源市場中不同類型的算法使用情況
4.1.1 荷蘭能源市場中算法使用的總體發(fā)展
受訪的交易平臺和市場參與者觀察到算法的使用有所增加。算法交易技術(shù)所提供的可能性被各種類型的能源市場參與者所接受，這些參與者從生產(chǎn)者和供應(yīng)商到自營交易者不等。他們使用的簡單或高級算法的類型及其使用強(qiáng)度取決于他們的交易策略。一些受訪方觀察到，在批發(fā)市場中，擁有實(shí)物組合和沒有實(shí)物組合的市場參與者之間在算法使用的程度上存在差異。有觀點(diǎn)認(rèn)為，至少從傳統(tǒng)上講，沒有實(shí)物組合的自營交易者使用高級算法交易來進(jìn)行做市和價(jià)差交易等策略。然而，調(diào)查和訪談的結(jié)果顯示，各種類型的公司都在使用算法。
訪談表明，包括做市商和套利交易者在內(nèi)的純算法交易者的數(shù)量正在增長。這一群體包括來自不同行業(yè)的公司，例如金融市場或量化數(shù)據(jù)分析師，他們被能源市場的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)所吸引。一家受訪的交易平臺描述稱，非資產(chǎn)持有者的存在顯著增加，目前在電力日內(nèi)市場和日前拍賣市場的交易量中，非資產(chǎn)持有者的份額分別約為50%和30%。這使得擁有實(shí)物資產(chǎn)的傳統(tǒng)市場參與者意識到，為了保持競爭力，他們需要采用這些技術(shù)先進(jìn)的策略。
幾位受訪的市場參與者預(yù)計(jì)未來算法的使用將進(jìn)一步增加。在一次訪談中提到的一個(gè)論點(diǎn)是，隨著越來越多的“現(xiàn)成可用”的優(yōu)質(zhì)算法可供選擇，市場參與者更容易使用這些算法，而無需建立一個(gè)完整的內(nèi)部開發(fā)團(tuán)隊(duì)。調(diào)查結(jié)果顯示，目前大多數(shù)市場參與者自行開發(fā)算法（總共15個(gè)中有8個(gè)）。較小的一部分群體（總共15個(gè)中有6個(gè)）既使用內(nèi)部開發(fā)的算法，也使用購買的算法。其中一個(gè)市場參與者僅使用從第三方購買的算法。
能源轉(zhuǎn)型被幾位受訪方提及為當(dāng)前能源市場中算法使用需求以及未來預(yù)期增長的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一。隨著可再生能源重要性的日益增加，市場參與者往往需要在接近交付時(shí)間時(shí)采取行動(dòng)并進(jìn)行調(diào)整，而算法在擁有大量可再生能源組合的市場參與者中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。即使有多個(gè)供應(yīng)商提供的天氣預(yù)報(bào)，鑒于天氣條件的不可預(yù)測性，準(zhǔn)確預(yù)測仍然困難重重——尤其是長期預(yù)測，因?yàn)榧词故切∑茖右部赡軐μ柲馨l(fā)電產(chǎn)生顯著影響。這使得準(zhǔn)確預(yù)測交易量變得困難，因此需要根據(jù)不斷變化的天氣預(yù)測進(jìn)行持續(xù)調(diào)整。如果所有交易決策，例如季度電力產(chǎn)品的交易決策，都由人工完成，將耗費(fèi)大量人力。在此背景下，一家受訪的交易平臺還提到，隨著可再生能源的增加，數(shù)據(jù)量也在增加，而算法交易正是被數(shù)據(jù)的可用性所吸引。
天氣預(yù)報(bào)在接近發(fā)布時(shí)間時(shí)變得越發(fā)準(zhǔn)確。關(guān)于天氣預(yù)報(bào)有大量可用數(shù)據(jù)。算法能將每次新的數(shù)據(jù)更新轉(zhuǎn)化為交易操作，例如調(diào)整交易頭寸、一天內(nèi)多次買賣所需數(shù)量。此類交易涵蓋廣泛的產(chǎn)品類型，如小時(shí)級產(chǎn)品、半小時(shí)產(chǎn)品和一刻鐘產(chǎn)品。與需要持續(xù)單獨(dú)交易每種產(chǎn)品的交易員相比，算法能高效管理這種多樣化的海量數(shù)據(jù)。
4.1.2 算法在各類市場中的應(yīng)用：現(xiàn)貨、場外交易（OTC）與金融交易
調(diào)查結(jié)果及訪談反饋均表明，算法在電力現(xiàn)貨市場中得到廣泛應(yīng)用。圖3顯示了參與調(diào)查的市場主體在各市場的活躍情況、其平均交易量以及是否使用或開發(fā)相關(guān)算法（注：天然氣與電力平均交易量的坐標(biāo)軸刻度不同）。此外，數(shù)據(jù)清晰顯示，沒有一家受訪者在場外交易（OTC）市場（實(shí)物或金融）中使用算法。盡管市場主體在電力市場的平均交易量（以TWh計(jì)）較低，但相比天然氣現(xiàn)貨市場，電力市場使用算法的頻率相對更高。這些發(fā)現(xiàn)與針對多元化能源市場參與者和交易平臺開展的訪談所形成的整體印象一致。
圖7：關(guān)于天然氣和電力不同市場中算法使用情況的調(diào)查結(jié)果
受訪方還觀察到天然氣現(xiàn)貨市場正轉(zhuǎn)向自動(dòng)化。有受訪者提到，相比幾年前，如今天然氣現(xiàn)貨市場中算法的使用頻率有所提升。由于越來越多交易者采用算法，由此產(chǎn)生的競爭促使其他交易者也開發(fā)自身算法以跟上市場動(dòng)態(tài)。算法使用與市場流動(dòng)性程度高度相關(guān)。電力日內(nèi)市場中算法應(yīng)用比天然氣現(xiàn)貨市場更普遍，部分原因可能在于：短期天然氣交易（如日內(nèi)與日前交易）通常每個(gè)國家僅涉及有限數(shù)量的產(chǎn)品，交易者更易管理；而電力日內(nèi)交易涵蓋眾多產(chǎn)品——小時(shí)級、半小時(shí)級和一刻鐘級產(chǎn)品。此外，天然氣市場波動(dòng)性較低，意味著交易者有更長時(shí)間應(yīng)對市場變化，因而對算法的需求相對較少。
盡管近年來天然氣現(xiàn)貨市場的算法應(yīng)用有所增加，但其使用規(guī)模仍不及天然氣月度遠(yuǎn)期產(chǎn)品。尤其是TTF近月合約的天然氣交易已由算法主導(dǎo)。一位受訪市場參與者認(rèn)為，對沖基金在TTF近月合約上的交易并無實(shí)物資產(chǎn)支撐，僅為對沖"風(fēng)險(xiǎn)敞口"或進(jìn)行投機(jī)性交易。而在天然氣現(xiàn)貨市場，交易者主要關(guān)注實(shí)物需求管理。
算法主要用于流動(dòng)性強(qiáng)的市場以套利價(jià)差。有市場參與者指出，產(chǎn)品流動(dòng)性越高，價(jià)格變動(dòng)越頻繁。這種現(xiàn)象在遠(yuǎn)期曲線后端產(chǎn)品（如兩年后的冬季產(chǎn)品）中表現(xiàn)較弱，因其交易量較少。在流動(dòng)性不足的遠(yuǎn)期市場，人工交易仍占主導(dǎo)地位。
4.2 使用或不使用算法的原因
自動(dòng)化和效率是受訪市場參與者最常提及的使用算法的原因，多位受訪者也強(qiáng)調(diào)了這一點(diǎn)。據(jù)解釋，自動(dòng)化能夠比人工操作更快、更穩(wěn)定地執(zhí)行任務(wù)，從而提高效率，并確保交易活動(dòng)不間斷進(jìn)行。例如，電力日內(nèi)產(chǎn)品每個(gè)交割日的交易品種數(shù)量相對較多（以荷蘭為例：每個(gè)交割日共有168個(gè)產(chǎn)品，包括24個(gè)小時(shí)級產(chǎn)品、48個(gè)半小時(shí)級產(chǎn)品和96個(gè)一刻鐘級產(chǎn)品）。在此背景下，使用算法被認(rèn)為可以減輕輪班交易員/調(diào)度員的工作負(fù)擔(dān)。部分訪談指出，在某些能源市場中，人工交易正變得越來越困難，甚至幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。
調(diào)查和訪談中提到的其他使用算法的原因包括資產(chǎn)優(yōu)化、預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)管理。例如，一些受訪方表示，算法能夠通過將大額訂單拆分為小批量訂單來更好地處理大宗交易，從而降低對市場價(jià)格產(chǎn)生影響的風(fēng)險(xiǎn)。此外，算法被認(rèn)為能夠處理大量數(shù)據(jù)（更新）。速度優(yōu)勢和盈利能力也被列為采用算法的原因。
圖8：關(guān)于算法使用原因的調(diào)查結(jié)果
不使用算法的考量因素包括投資于知識建設(shè)、專業(yè)能力和信息技術(shù)的成本過高，或缺乏興趣。一位受訪的市場參與者認(rèn)為算法較不適合大宗商品市場，目前對實(shí)物交易者提供的附加價(jià)值有限；這與股票市場形成對比，后者普遍認(rèn)為算法的應(yīng)用更為廣泛。
5算法交易對能源批發(fā)市場的影響
要點(diǎn)：
? 算法交易可能導(dǎo)致的市場結(jié)果包括流動(dòng)性提升及價(jià)格形成機(jī)制精細(xì)化、加速化。但另一方面，也存在基礎(chǔ)市場信息與算法驅(qū)動(dòng)交易行為脫節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)。
? 算法交易可能通過惡性循環(huán)和對市場信號的快速響應(yīng)加劇波動(dòng)性，放大現(xiàn)有市場波動(dòng)。但也有觀點(diǎn)認(rèn)為其不會根本改變波動(dòng)規(guī)律。編程良好的算法內(nèi)置防過度波動(dòng)的安全措施，甚至可作為高波動(dòng)市場的有效工具。
? 頻繁的價(jià)格變動(dòng)可能影響市場透明度，尤其對人工交易者造成定價(jià)困難。盡管算法通過記錄交易決策可能增強(qiáng)透明度，但其復(fù)雜性（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)算法）可能降低可解釋性，反而影響透明度。
? 部分觀點(diǎn)認(rèn)為算法存在（非故意）操縱可能性，包括對操縱性數(shù)據(jù)輸入的敏感性及操縱行為的高速執(zhí)行。另有觀點(diǎn)則認(rèn)為算法交易通過增加流動(dòng)性可降低市場被操縱的脆弱性。
? 算法交易中訂單的復(fù)雜性和高頻特性，從監(jiān)管視角改變了可疑交易模式的識別方式，需要采用更全面、數(shù)據(jù)密集型分析方法。
5.1 算法交易活動(dòng)增加對市場結(jié)果的影響
在評估算法對市場的影響時(shí)，文獻(xiàn)通常區(qū)分"正常"市場運(yùn)行階段與波動(dòng)加劇階段。研究表明，在金融市場正常狀態(tài)下，算法能帶來流動(dòng)性提升等益處。然而在波動(dòng)加劇時(shí)期，算法雖可能具備某些優(yōu)勢，但也會引發(fā)重大風(fēng)險(xiǎn)并可能導(dǎo)致流動(dòng)性枯竭。調(diào)查與訪談結(jié)果驗(yàn)證了這一觀點(diǎn)：受訪者既強(qiáng)調(diào)積極效應(yīng)，也承認(rèn)存在復(fù)雜性差異。
調(diào)查顯示，市場參與者普遍認(rèn)為算法對能源市場產(chǎn)生積極影響。多數(shù)受訪者（19人中的17人）認(rèn)同算法促進(jìn)流動(dòng)性提升，（19人中的13人）肯定其對價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率的改善，預(yù)期其能收窄價(jià)差、提升市場效率、競爭性和價(jià)格發(fā)現(xiàn)透明度。但部分參與者預(yù)見到負(fù)面效應(yīng)，包括波動(dòng)性加?。?/19）、（非故意）市場操縱風(fēng)險(xiǎn)上升（6/19）以及價(jià)格波動(dòng)放大（4/19）。有受訪者雖承認(rèn)潛在負(fù)面影響，但認(rèn)為這些并非算法的主要結(jié)果；另有受訪者指出算法交易高速性帶來的市場擾亂和極端價(jià)格波動(dòng)等不利影響。此外，研究注意到訂單簿的流動(dòng)性或深度可能低于預(yù)期——當(dāng)訂單僅部分成交時(shí)算法會撤單，這對超過最小交易單位的大額交易構(gòu)成挑戰(zhàn)。
圖9：關(guān)于算法對能源市場運(yùn)行預(yù)期影響的調(diào)查結(jié)果
5.1.1 價(jià)格形成與流動(dòng)性
文獻(xiàn)表明，算法對價(jià)格形成機(jī)制具有重要影響。其快速處理新信息的能力超越人類數(shù)據(jù)處理極限，從而加速價(jià)格發(fā)現(xiàn)過程。相較于人工交易，算法不僅能降低交易成本，還能避免情緒和認(rèn)知偏差導(dǎo)致的錯(cuò)誤（編程錯(cuò)誤除外）。這種高速數(shù)據(jù)處理能力可提供全面的市場視圖，優(yōu)化價(jià)格水平，縮小買賣價(jià)差并增強(qiáng)流動(dòng)性。做市活動(dòng)（尤其在電力市場）通過促進(jìn)市場參與、加強(qiáng)競爭、營造垂直一體化企業(yè)與獨(dú)立企業(yè)間的公平環(huán)境，進(jìn)一步提升了流動(dòng)性。
訪談與調(diào)查結(jié)果均證實(shí)，隨著算法交易的普及，能源市場流動(dòng)性顯著提升。受訪交易平臺指出，流動(dòng)性改善主要源于做市算法的應(yīng)用。做市行為強(qiáng)化了市場競爭，迫使參與者更緊密地跟隨最優(yōu)市場價(jià)格。多位市場參與者觀察到，流動(dòng)性增強(qiáng)對批發(fā)市場的價(jià)格形成產(chǎn)生積極影響，并有效收窄買賣價(jià)差?？缡袌鰞r(jià)格差的縮小還可歸因于價(jià)差交易的增長——這種趨勢在往年較不顯著，因部分市場需要更長時(shí)間適應(yīng)新價(jià)格機(jī)制。參與者還列舉了流動(dòng)性提升的其他益處：緩解電網(wǎng)不平衡影響、為低流動(dòng)性市場提供對沖機(jī)會、降低市場操縱脆弱性。但需注意，操縱行為仍可能發(fā)生，只是對價(jià)格影響減弱。
另一方面，文獻(xiàn)指出，面對算法帶來的反應(yīng)速度劣勢，其他市場參與者可能因風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理而延長決策時(shí)間。這種行為可能導(dǎo)致買賣價(jià)差擴(kuò)大——人工交易者或?qū)L(fēng)險(xiǎn)成本納入定價(jià)。訪談中也提到，買賣價(jià)差有時(shí)會扭曲市場真實(shí)狀況：最優(yōu)買賣報(bào)價(jià)往往對應(yīng)小額交易量。當(dāng)人工交易者以較小成交量按最優(yōu)價(jià)成交時(shí)，可能推高價(jià)格水平，而實(shí)際大部分成交量仍集中于更不利的價(jià)格區(qū)間（至少對人工交易者而言）。
部分訪談提出，算法應(yīng)用可能導(dǎo)致大宗商品市場的交易行為與基本面信息脫節(jié)，即所謂“商品市場金融化”現(xiàn)象——投機(jī)動(dòng)機(jī)交易占比上升，實(shí)物資產(chǎn)關(guān)聯(lián)交易減少。不過雖有此類擔(dān)憂，受訪者仍認(rèn)為商品市場因?qū)久嬉蛩氐墓逃幸蕾嚩鴧^(qū)別于金融市場。盡管算法偶爾會造成與基本面的短暫偏離，但市場動(dòng)態(tài)最終會與庫存水平等穩(wěn)定因素重新趨同。多數(shù)觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)，供需關(guān)系仍是價(jià)格變動(dòng)的核心驅(qū)動(dòng)力，算法僅扮演次要角色。
最后，文獻(xiàn)指出算法應(yīng)用的增加可能提高市場參與者的準(zhǔn)入壁壘，要求其投入更多數(shù)據(jù)和專業(yè)知識以與成熟算法競爭，這可能對市場流動(dòng)性和價(jià)格形成產(chǎn)生負(fù)面影響。不過部分受訪者注意到，隨著時(shí)間推移，現(xiàn)成高級算法正變得越來越易于獲取，這可能為更多市場參與者創(chuàng)造參與算法交易的機(jī)會。
5.1.2 波動(dòng)性
文獻(xiàn)對金融市場波動(dòng)加劇時(shí)期算法使用的影響提出了細(xì)致見解。雖然算法能通過避免立即退出市場、在極端價(jià)格沖擊時(shí)偶爾采取反向頭寸來緩解波動(dòng)，但公認(rèn)的風(fēng)險(xiǎn)是算法可能陷入惡性循環(huán)——這種循環(huán)會放大重大價(jià)格沖擊，最終導(dǎo)致算法大規(guī)模撤離市場。由于算法運(yùn)作速度極快，任何潛在錯(cuò)誤（無論是來自人工交易員還是算法本身）都可能對市場產(chǎn)生重大影響。此外，即使沒有錯(cuò)誤決策，算法對不同數(shù)據(jù)類型（如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與新聞報(bào)道）的差異化處理也可能放大市場趨勢。
研究表明，波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)源于算法之間的相關(guān)性，即不同算法對特定信息作出相似反應(yīng)的現(xiàn)象。當(dāng)市場參與者使用相似算法（尤其是來自第三方的算法）時(shí)，這種相關(guān)性會進(jìn)一步增強(qiáng)。其結(jié)果是，數(shù)據(jù)錯(cuò)誤可能在不同算法間產(chǎn)生連鎖式傳播，從而阻礙價(jià)格形成——當(dāng)多個(gè)算法依賴相同的缺陷數(shù)據(jù)或參考流動(dòng)性不足市場的不可靠價(jià)格時(shí)，這種情況尤為顯著。
調(diào)查結(jié)果與訪談顯示，受訪者對于算法交易是否加劇市場波動(dòng)存在分歧。約三分之二的受訪者認(rèn)為不會增加波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，其余受訪者則持相反觀點(diǎn)。這一態(tài)度在訪談中也得到了一定程度的印證。
? 部分受訪者提出了與上述類似的風(fēng)險(xiǎn)，指出算法可能放大現(xiàn)有市場波動(dòng)（盡管不一定是主因）。例如在軋空事件中，價(jià)格突然飆升迫使空頭平倉，可能導(dǎo)致大規(guī)模退出市場。算法的順周期性行為及其對市場信號的快速執(zhí)行和響應(yīng)，可能加劇此類市場波動(dòng)，從而提升波動(dòng)性。即使交易量輕微增加，也可能引發(fā)算法的連鎖價(jià)格反應(yīng)，加大市場不可預(yù)測性。
? 其他受訪市場機(jī)構(gòu)則認(rèn)為，價(jià)格動(dòng)態(tài)主要受供需力量主導(dǎo)。他們主張算法交易未必改變波動(dòng)性的根本規(guī)律。雖然算法導(dǎo)致訂單數(shù)量增加，但這并不自動(dòng)轉(zhuǎn)化為更高頻的交易。另有訪談指出，算法通過穩(wěn)定價(jià)格和緩釋市場沖擊來維護(hù)市場穩(wěn)定性。與需要休息、難以在快速變化市場中及時(shí)調(diào)整訂單的人工交易員不同，設(shè)計(jì)良好的算法能保持持續(xù)專注和可靠運(yùn)作——在高度波動(dòng)的市場中，這種快速調(diào)價(jià)能力對獲取更優(yōu)價(jià)格至關(guān)重要。
5.1.3 交易量變化
算法交易對市場運(yùn)行的另一影響是單筆交易量較純?nèi)斯そ灰罪@著下降。多位受訪方指出，平均單筆交易量急劇縮減（例如電力日內(nèi)市場典型交易量從原先的100兆瓦時(shí)降至0.01兆瓦時(shí)），使人工交易難以適應(yīng)。部分受訪者將此視為優(yōu)勢——算法能將大額訂單拆分為大量小額訂單，從而降低市場沖擊。
隨著訂單量顯著縮小，大額交易（尤其對人工交易者）變得更為復(fù)雜。人工交易者無法再以競爭性價(jià)格掛單等待成交，因?yàn)樗惴〞诤撩爰墪r(shí)間內(nèi)推送更優(yōu)報(bào)價(jià)。這導(dǎo)致人工交易者執(zhí)行大額訂單時(shí)難以避免價(jià)格影響，往往需要吃盡訂單簿中的多個(gè)甚至全部報(bào)價(jià)才能完成交易，從而推高成本（特別是在價(jià)格上漲期間），因其不再能像過去那樣等待有利價(jià)格波動(dòng)。
5.1.4 對交易及市場結(jié)果的透明度和可解釋性影響
部分受訪市場參與者指出，算法交易的快速操作節(jié)奏對市場透明度構(gòu)成挑戰(zhàn)。交易屏幕上頻繁且急速的價(jià)格波動(dòng)使得準(zhǔn)確判斷價(jià)格變得困難，這種市場擾動(dòng)迫使人工交易者必須等待此類反饋循環(huán)平息。此外，過度的流動(dòng)性可能導(dǎo)致訂單簿混亂（報(bào)價(jià)泛濫），進(jìn)而損害透明度。作為預(yù)防措施，某些交易平臺設(shè)置了限流機(jī)制，規(guī)定每個(gè)參與者在短時(shí)間內(nèi)可提交的訂單數(shù)量上限。一旦觸及該限制，交易者需至少等待一秒才能繼續(xù)提交或調(diào)整訂單（詳見第6.2節(jié)）。
訪談顯示，算法對交易過程透明度的影響具有雙重性。部分受訪者認(rèn)為算法通過精確記錄所有交易決策和行為提升了透明度，這有利于持續(xù)監(jiān)管。但算法也可能在多個(gè)維度削弱透明度：隨著算法復(fù)雜性增加，其運(yùn)作邏輯愈發(fā)難以理解——這一挑戰(zhàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上尤為突出，因其通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)可能導(dǎo)致相似情境下做出不同響應(yīng)。根據(jù)訪談反饋，機(jī)器學(xué)習(xí)可能阻礙透明度，特別是在理解算法決策依據(jù)方面，從而影響算法的可解釋性。
部分研究表明，隨著預(yù)測和解釋算法行為的復(fù)雜性增加，對算法進(jìn)行全面測試的重要性日益凸顯。一位受訪者特別強(qiáng)調(diào)了構(gòu)建精確測試環(huán)境的必要性，指出交易平臺必須在測試環(huán)境中模擬真實(shí)市場場景。然而，過度聚焦測試可能導(dǎo)致忽視算法的可解釋性，致使監(jiān)管缺乏這一關(guān)鍵維度。
算法內(nèi)部不同組件的集成也會產(chǎn)生復(fù)雜性——每個(gè)組件可能包含獨(dú)立算法，這些組件間交互的不確定性可能導(dǎo)致算法整體行為偏離預(yù)期。文獻(xiàn)指出，在金融市場中，算法采用的某些訂單策略也可能損害透明度。例如：將大單拆分為小單（在交易時(shí)段分散下單量）、使用部分隱藏訂單量（冰山訂單）執(zhí)行大宗交易等。雖然拆分訂單能降低市場沖擊，但會導(dǎo)致訂單簿規(guī)模無法真實(shí)反映市場運(yùn)行狀況，因參與者無法知曉訂單背后是否存在（及具體多少）隱藏交易量。對此，有受訪者提到最優(yōu)報(bào)價(jià)通常對應(yīng)小額交易量，而大額交易往往集中于次優(yōu)價(jià)格區(qū)間。因此可能需要額外指標(biāo)（如流動(dòng)性注入市場的速率）來準(zhǔn)確解讀市場——買賣意向的集中涌現(xiàn)能更透明地反映市場真實(shí)意向，幫助交易者把握市場方向和情緒。
需說明的是，上述策略也常被人工交易者采用（例如通過交易軟件的現(xiàn)有工具實(shí)現(xiàn)）。
5.2 算法交易對市場操縱的影響
5.2.1 算法交易可能帶來的市場操縱風(fēng)險(xiǎn)
雖然大部分調(diào)查答復(fù)和訪談主要強(qiáng)調(diào)算法交易的積極影響，但部分受訪者也認(rèn)識到批發(fā)能源市場中存在（非）故意市場操縱的潛在風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于算法交易對市場操縱的風(fēng)險(xiǎn)，受訪者意見不一。一個(gè)突出的觀點(diǎn)是算法交易為市場增加了流動(dòng)性，通常能降低被操縱的脆弱性。此外，部分受訪者提到通過算法交易進(jìn)行市場操縱與通過人工交易進(jìn)行操縱并無根本區(qū)別。一些受訪者補(bǔ)充說，訂單或交易背后的意圖最終決定了行為性質(zhì)。具體風(fēng)險(xiǎn)因素和算法市場操縱案例請參見第6.5節(jié)。
部分受訪者認(rèn)為算法交易存在市場操縱風(fēng)險(xiǎn)。他們提到即使在流動(dòng)性充足的市場中，操縱行為仍可能持續(xù)存在。在算法交易中，操縱活動(dòng)通常涉及微小金額（如1歐分或僅1歐元的利潤），但會全天反復(fù)執(zhí)行。另一位受訪者認(rèn)為，由于算法依賴處理大量數(shù)據(jù)，可能比人工交易更容易受到操縱。操縱輸入信息可能會影響算法的輸出和后續(xù)操作。
一個(gè)涉及算法的潛在操縱行為例子發(fā)生在所謂的"機(jī)器人戰(zhàn)爭"情境中——兩個(gè)算法相互競爭時(shí)。此類快速操作有時(shí)會表現(xiàn)出類似分層/幌騙（layering/spoofing）的行為特征，即向市場發(fā)送虛假或誤導(dǎo)性信號。具體表現(xiàn)為：兩個(gè)算法通過一系列訂單調(diào)整相互爭奪最優(yōu)（最高）買單，這種競爭持續(xù)到"嫌疑方"算法觸及價(jià)格上限時(shí)，該方隨即以對手方最高買單價(jià)格賣出，并迅速撤銷自身買單。其操縱性體現(xiàn)在：通過分層/幌騙行為（即在反向交易后快速撤銷訂單簿一側(cè)訂單）將買入價(jià)推至極限值。若此類不良行為屬非故意，可通過有效控制和合規(guī)措施予以防范（參見第6章）。
另一例算法相關(guān)潛在操縱行為表現(xiàn)為：訂單活動(dòng)極端到干擾其他參與者查看訂單簿。這種情況源于算法相關(guān)性引發(fā)的優(yōu)化循環(huán)或反饋循環(huán)——兩個(gè)及以上算法競相優(yōu)化訂單時(shí)產(chǎn)生的雙向價(jià)格波動(dòng)。例如：兩個(gè)算法爭奪訂單簿中最優(yōu)（最低）賣單位置。當(dāng)算法A將價(jià)格調(diào)整至低于算法B價(jià)格下限時(shí)，算法B不再試圖報(bào)出更低價(jià)格，而是將報(bào)價(jià)改為略優(yōu)于原次優(yōu)價(jià)格的次優(yōu)報(bào)價(jià)；隨后算法A跟進(jìn)調(diào)整，使其報(bào)價(jià)略優(yōu)于算法B的新次優(yōu)報(bào)價(jià)；當(dāng)算法A最優(yōu)報(bào)價(jià)重新進(jìn)入算法B價(jià)格區(qū)間時(shí)，算法B再次通過微調(diào)價(jià)格奪回最優(yōu)位置。此類調(diào)價(jià)行為持續(xù)導(dǎo)致價(jià)格上下波動(dòng)，其持續(xù)時(shí)間取決于算法編程設(shè)定。極端情況下（如每分鐘數(shù)千次調(diào)整），可能導(dǎo)致其他交易者無法查看訂單簿。部分受訪市場參與者承認(rèn)優(yōu)化循環(huán)的存在，但強(qiáng)調(diào)已實(shí)施控制機(jī)制（如最大價(jià)格差限制、最終成交價(jià)監(jiān)控）來抑制此類循環(huán)波動(dòng)。如第6章所示，市場參與者主動(dòng)在算法交易中設(shè)置限制和保障措施以維護(hù)市場穩(wěn)定性。
圖10：優(yōu)化循環(huán)的示意圖。右側(cè)價(jià)格為虛構(gòu)；實(shí)際上，價(jià)格變動(dòng)幅度通常以分為單位。
5.2.2 算法交易對監(jiān)管機(jī)構(gòu)和交易平臺監(jiān)控可疑行為的影響
復(fù)雜且高頻的算法交易需要采用不同的方法來識別可疑交易模式。交易平臺有責(zé)任檢測可疑交易行為并向監(jiān)管機(jī)構(gòu)報(bào)告。此外，能源和金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)也進(jìn)行獨(dú)立的市場監(jiān)控。
算法交易訂單的復(fù)雜性和高頻特性使得識別特定行為風(fēng)險(xiǎn)及檢測潛在可疑交易具有挑戰(zhàn)性。算法交易中的交易序列可在毫秒級時(shí)間內(nèi)完成，且近年來訂單和交易活動(dòng)總量快速增長。
算法交易使用的增加已導(dǎo)致監(jiān)控方法發(fā)生變化。與人工交易相比，調(diào)查可疑算法交易行為現(xiàn)在需要采用更數(shù)據(jù)密集的方法。監(jiān)管方向正轉(zhuǎn)向定量數(shù)據(jù)分析和先進(jìn)檢測工具的開發(fā)。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在投資專業(yè)人才和IT基礎(chǔ)設(shè)施，以提升檢測和分析此類交易行為的能力。
6合規(guī)與內(nèi)部制衡機(jī)制
要點(diǎn)：
? 所有受訪及受調(diào)查的市場參與者均向荷蘭消費(fèi)者與市場管理局（ACM）表示已建立針對算法的合規(guī)與風(fēng)控措施（程度各異）。本研究中ACM未評估這些措施的實(shí)際執(zhí)行情況，相關(guān)措施包括：限定訂單價(jià)格與數(shù)量的范圍、設(shè)置可立即停止所有算法交易的"一鍵終止"功能等。
? 鑒于本研究屬探索性質(zhì)，ACM未從監(jiān)管角度評估這些合規(guī)與風(fēng)控措施的有效性或?qū)嵤┣闆r（這超出研究范圍）。
? 即使存在合規(guī)措施，不良行為風(fēng)險(xiǎn)仍可能持續(xù)存在。例如：應(yīng)用控制措施和限額的實(shí)際效果取決于具體輸入值，若輸入值設(shè)定過高或過寬，相關(guān)控制可能在實(shí)踐中約束力不足。
? 交易平臺對參與者使用算法設(shè)有若干條件（主要為保障交易系統(tǒng)穩(wěn)定性與價(jià)格發(fā)現(xiàn)質(zhì)量）。
6.1 市場參與者采取的措施
所有受訪及受調(diào)查的市場參與者（目前使用或正在開發(fā)算法的）均在不同程度上制定了關(guān)于算法開發(fā)、測試、使用和監(jiān)控的流程。這些流程詳細(xì)且（部分情況下）定期審查。由于本研究為探索性質(zhì)，ACM未從監(jiān)管角度評估這些合規(guī)與風(fēng)控措施的有效性或?qū)嵤┣闆r，這超出了本研究范圍。需注意，本研究在2024年5月REMIT修訂生效前完成，修訂后的REMIT包含多項(xiàng)關(guān)于風(fēng)控、合規(guī)及測試監(jiān)控系統(tǒng)的義務(wù)要求（詳見第7章）。
6.1.1 開發(fā)與測試階段
算法開發(fā)通常始于市場與數(shù)據(jù)分析。市場參與者隨后制定（新）算法的邏輯或策略。某些檢查是必要前提，如數(shù)據(jù)質(zhì)量及數(shù)據(jù)在應(yīng)用間傳輸是否正常。
市場參與者在測試算法時(shí)考慮多重標(biāo)準(zhǔn)，最常提及的標(biāo)準(zhǔn)包括：
? 算法表現(xiàn)符合預(yù)期：通過輸入真實(shí)或歷史數(shù)據(jù)（常模擬多種市場條件）檢驗(yàn)算法行為，并檢查其與市場上其他活躍算法的交互情況（測試方式包括自動(dòng)和手動(dòng)）。
? 算法性能良好：模擬交易是測試階段的常規(guī)步驟，在使用實(shí)際訂單簿數(shù)據(jù)的仿真環(huán)境中評估算法的預(yù)期收益表現(xiàn)。
? 算法包含所有必備要素：多數(shù)市場參與者設(shè)有算法要素清單，例如價(jià)格與數(shù)量限制等。
所有接受調(diào)查和訪談的市場參與者都會在算法開發(fā)期間進(jìn)行測試。幾乎所有接受調(diào)查的市場參與者（即15位受訪者中的13位）會在每次算法修改后進(jìn)行測試。大多數(shù)市場參與者在以下情況下也會（再次）測試其算法：
? 進(jìn)入新交易場所時(shí)（15位受訪者中的11位）；
? 交易場所系統(tǒng)變更后（15位受訪者中的10位）；以及
? 定期進(jìn)行常規(guī)測試（15位受訪者中的10位）。
訪談結(jié)果與調(diào)查結(jié)果基本一致。
圖11：關(guān)于算法測試時(shí)機(jī)的調(diào)查結(jié)果
6.1.2 算法信息存儲
市場參與者會記錄算法開發(fā)及使用過程中的多類信息。受訪市場參與者列舉了以下存儲信息類型：
? 算法邏輯原理及/或配置參數(shù)
? 已執(zhí)行的測試記錄
? 算法編程代碼（含版本控制）
? 日志文件（包含各算法生成的訂單與交易輸出信息，歷史數(shù)據(jù)保存5年）
? 潛在風(fēng)險(xiǎn)（部分采用標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)問卷模板）
? 交易場所算法注冊信息
所有正在使用或開發(fā)算法的受調(diào)查市場參與者（共計(jì)15家）均至少存儲部分算法開發(fā)使用信息。近全部參與者會記錄以下內(nèi)容：
- 算法變更記錄
- 測試流程
- 負(fù)責(zé)修改/審批的員工信息
- 應(yīng)用的限制措施及控制參數(shù)
三分之二參與者（15家中的10家）還存儲訂單歷史數(shù)據(jù)。
圖12：算法信息存儲類型的調(diào)查結(jié)果
6.1.3 控制措施與限制
所有受訪及受調(diào)查的市場參與者均在算法交易中采用預(yù)交易控制和限制。預(yù)交易控制通過特定限制條件，決定單個(gè)訂單在提交前必須經(jīng)過的驗(yàn)證流程。預(yù)交易限制則適用于特定交易時(shí)段內(nèi)所有訂單的（合計(jì)）特征，例如未成交訂單總量。
多數(shù)受調(diào)查市場參與者（15家中的14家）對算法采用多種預(yù)交易控制，最常用的包括：
- 最大訂單量（15家中的14家采用）
- 時(shí)間限制（15家中的12家）
- 最大消息量（15家中的12家）
- 最大訂單價(jià)值（15家中的10家）
- 訂單價(jià)格限制（15家中的9家）
約半數(shù)受調(diào)查參與者（15家中的7家）設(shè)置執(zhí)行次數(shù)和市場/信用風(fēng)險(xiǎn)控制。另有5家參與者提及其他控制類型，例如：
- 最大總交易量
- 短時(shí)最大活躍訂單數(shù)
- 防止自我交易
訪談結(jié)果與調(diào)查數(shù)據(jù)高度吻合。
圖13：預(yù)交易控制使用情況的調(diào)查結(jié)果
當(dāng)前使用或開發(fā)算法的大多數(shù)受訪市場參與者都設(shè)置了多種預(yù)交易限制。根據(jù)調(diào)查結(jié)果，主要應(yīng)用的預(yù)交易限制如下（按使用頻率降序排列）：
? 策略頭寸限制：15家市場參與者中的14家設(shè)置此類限制，以確保策略頭寸執(zhí)行合規(guī)
? 訂單價(jià)格限制：15家中的13家對訂單定價(jià)設(shè)置限制范圍
?訂單價(jià)值限制：15家中的12家對訂單價(jià)值設(shè)置限制范圍
? 未成交訂單數(shù)量限制：15家中的11家對訂單簿中任意時(shí)點(diǎn)的活躍未成交訂單總量設(shè)限
? 頻率限制：15家中的10家對特定時(shí)段內(nèi)的下單/改單次數(shù)設(shè)置具體限制
? 可交易品種限制：15家中的9家限定算法可交易的特定金融工具
? 可接入交易場所限制：15家中的8家限定算法可訪問的特定交易平臺
另有5家市場參與者提及其他預(yù)交易限制類型，包括：數(shù)據(jù)完整性、市場沖擊度、與其他算法的交互限制等。
圖14：使用中限制措施的調(diào)查結(jié)果
價(jià)格與數(shù)量限制是訪談中最常被提及的限制類型。這些限制可防范"胖手指"錯(cuò)誤（即人工輸入訂單價(jià)格和數(shù)量時(shí)的人為失誤）。訂單價(jià)格可設(shè)定絕對最小/最大值限制，和/或相對于參考價(jià)格（如最新成交價(jià)）的限制。此類價(jià)格限制能防止算法在競爭最優(yōu)價(jià)格時(shí)（即優(yōu)化循環(huán)）超出特定價(jià)格水平。
數(shù)量限制可設(shè)定單個(gè)訂單的最小/最大交易量。頭寸限制則避免算法買入或賣出過量。
圖15：訂單價(jià)格限制示意圖
算法被限制在紫色價(jià)格帶寬區(qū)間內(nèi)運(yùn)行。若無價(jià)格限制，算法可能自由運(yùn)行至粉色線標(biāo)示的帶寬外區(qū)域。
頻率限制和防止自我交易的控制措施也常被受訪市場參與者采用。從技術(shù)上講，一個(gè)算法每秒可在交易平臺上更新數(shù)百萬次訂單。頻率限制規(guī)定了算法在特定短時(shí)段內(nèi)（如每秒）可在交易平臺提交的訂單或訂單更新的最大數(shù)量，從而防止訂單簿過載和對市場造成混亂影響。
部分市場參與者在同一市場同時(shí)使用多個(gè)算法，因此需要設(shè)置控制以防止同一參與者的不同算法相互交易（即自我交易）。其他市場參與者則通過先在內(nèi)部市場（公司內(nèi)部）提交新訂單，僅將凈頭寸帶入外部市場來解決這一問題。
基于對可疑交易行為案例的評估，ACM注意到不同市場參與者在控制和限制措施的應(yīng)用上存在差異。有些參與者更依賴交易員的監(jiān)控，而其他參與者采用的控制措施與受訪者高度相似。在ACM調(diào)查的多個(gè)案例中，相關(guān)參與者都新增了檢查程序以確保算法與其他算法的正常交互。
6.1.4 交易員角色轉(zhuǎn)變
算法交易改變了交易員的職能，其工作內(nèi)容主要包括：
? 算法選擇與參數(shù)設(shè)置：交易員需預(yù)先選擇使用何種（類型）算法及使用方式，例如設(shè)置算法參數(shù)值。有受訪者解釋，信號生成器會向交易員發(fā)送按特定策略交易一定數(shù)量的請求，交易員和信號生成器負(fù)責(zé)人需共同核驗(yàn)該請求的參數(shù)值。
? 算法監(jiān)控：多數(shù)受訪市場參與者的交易員負(fù)責(zé)監(jiān)控算法運(yùn)行。當(dāng)交易條件變化時(shí)，不同參與者的應(yīng)對方式各異：有的交易員會停止算法轉(zhuǎn)為人工作業(yè)，有的則調(diào)整算法輸入值，還有的在算法觸及預(yù)設(shè)限制時(shí)會收到通知，需手動(dòng)決定是否繼續(xù)算法交易。多位受訪者要求交易員必須全程監(jiān)控算法運(yùn)行（除短暫休息外），不得無人值守。因此有受訪者表示算法交易僅在辦公時(shí)間進(jìn)行，但也有參與者在非辦公時(shí)間通過自動(dòng)化監(jiān)控進(jìn)行算法交易——基于燃料分析、預(yù)期供需等基本面信息設(shè)定的市場公允價(jià)值區(qū)間，并輔以歷史數(shù)據(jù)作為參考。
6.1.4 監(jiān)控與其他合規(guī)措施
多數(shù)市場參與者建立了實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和/或要求交易員監(jiān)控算法交易活動(dòng)。在使用或開發(fā)算法的受調(diào)查市場參與者中，大部分（15家中的12家）設(shè)有自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)，并要求交易員持續(xù)監(jiān)控算法訂單（15家中的12家）。這一情況與訪談結(jié)果一致。通常，此類監(jiān)控系統(tǒng)會針對多類問題發(fā)出警報(bào)，參與者主要關(guān)注兩方面：i) 可能構(gòu)成操縱行為的交易模式檢測；ii) 算法異常行為識別。
當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常情況時(shí)，交易員將進(jìn)行干預(yù)。算法交易異常既可能由交易員主動(dòng)發(fā)現(xiàn)，也可能來自監(jiān)控系統(tǒng)的警報(bào)提示（此類警報(bào)通常需人工核查）。受訪市場參與者并未預(yù)設(shè)需要交易員干預(yù)的異常情形清單，而是由交易員通過實(shí)際與預(yù)期交易量對比等多項(xiàng)指標(biāo)，結(jié)合專業(yè)知識進(jìn)行判斷。在此背景下，參與者強(qiáng)調(diào)交易員均接受過包括REMIT相關(guān)內(nèi)容在內(nèi)的專業(yè)培訓(xùn)。
部分市場參與者從外部采購此類交易監(jiān)控軟件，其他則自主開發(fā)（訪談案例與ACM調(diào)查案例均存在這兩種情況）。也有參與者同時(shí)使用自研和外部采購的監(jiān)控軟件。
幾乎所有受調(diào)查參與者（15家中的14家）的算法都內(nèi)置"一鍵終止"功能。該功能（亦稱"緊急停止開關(guān)"）可使交易員在必要時(shí)立即停止所有算法交易。其中一家參與者還設(shè)置了"常規(guī)"終止功能——當(dāng)長時(shí)間無人工操作時(shí)自動(dòng)停止算法交易。
圖16：其他合規(guī)措施的調(diào)查結(jié)果
6.1.5 不良行為防范
即使采取最佳合規(guī)措施，不良行為風(fēng)險(xiǎn)仍然存在。合規(guī)措施可最大限度減少不良行為發(fā)生，但某些因素仍可能導(dǎo)致非預(yù)期結(jié)果（ACM對此類行為進(jìn)行市場監(jiān)控，參見第5.2節(jié)）。主要風(fēng)險(xiǎn)因素包括：
?算法復(fù)雜性導(dǎo)致可解釋性降低：算法越復(fù)雜，全面測試所有交易場景的難度越大。這一現(xiàn)象在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中尤為突出——隨著算法演進(jìn)及應(yīng)用環(huán)境變化，其對特定情境的反應(yīng)可能發(fā)生改變。
? 多源數(shù)據(jù)輸入增加測試難度：當(dāng)算法接入更多數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型（如新聞和社交媒體）時(shí)，驗(yàn)證復(fù)雜算法的預(yù)期反應(yīng)變得困難]。各類數(shù)據(jù)源的交互可能導(dǎo)致輸入錯(cuò)誤，且難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正不良行為]。
? 市場流動(dòng)性影響：某受訪交易平臺指出，流動(dòng)性不足時(shí)市場的自我修正傾向較弱；反之，多家平臺表示高流動(dòng)性市場中算法操縱市場的可能性更低。
? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的非預(yù)期學(xué)習(xí)：設(shè)計(jì)不當(dāng)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能誤將負(fù)面甚至操縱性交易行為識別為盈利模式。交易公司認(rèn)為監(jiān)督學(xué)習(xí)比強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)更低。
? 代碼錯(cuò)誤與技術(shù)問題：未被發(fā)現(xiàn)的代碼錯(cuò)誤或技術(shù)問題可能長期存在，導(dǎo)致算法持續(xù)做出錯(cuò)誤決策，需主動(dòng)干預(yù)才能解決。
?極端市場條件下的決策失靈：自學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)未涵蓋的極端市場條件下可能做出不合理決策。
?控制參數(shù)設(shè)置不當(dāng)：若輸入值設(shè)定過高或過寬，實(shí)際控制效果可能不足。
?內(nèi)幕信息風(fēng)險(xiǎn)：市場參與者須確保算法不接收未公開的可能構(gòu)成內(nèi)幕信息的內(nèi)部數(shù)據(jù)。算法負(fù)責(zé)人若獲悉內(nèi)幕信息，不得干預(yù)運(yùn)行中的算法（即"不干預(yù)"原則）。
6.2 交易平臺的相關(guān)條件
受訪交易平臺對允許市場參與者使用算法設(shè)有若干要求，但市場參與者始終對其算法交易行為負(fù)責(zé)。平臺對參與者的主要要求包括：
?合規(guī)性測試：檢測平臺與算法連接的技術(shù)測試，通常在平臺提供的測試環(huán)境中對應(yīng)用程序接口（API）進(jìn)行多場景測試。該測試不驗(yàn)證算法本身的邏輯或質(zhì)量。當(dāng)交易平臺系統(tǒng)發(fā)生特定變更，或參與者修改連接方式時(shí)需重新測試。有參與者指出測試中95%的問題涉及算法與平臺的通信。
? 市場干擾測試：某平臺要求參與者測試算法以確保不會導(dǎo)致交易混亂。
? 報(bào)備制度：某平臺要求使用算法前需報(bào)備，算法將獲得唯一ID。
? 合規(guī)與監(jiān)控系統(tǒng)：
- 某平臺要求參與者必須建立合規(guī)監(jiān)控系統(tǒng)，自行監(jiān)控交易活動(dòng)
- 另一平臺要求高頻算法交易者保存5年交易記錄
? 算法終止功能：某平臺要求算法必須內(nèi)置"緊急停止開關(guān)"，支持即時(shí)終止算法運(yùn)行。
?熔斷機(jī)制：某平臺表示，自從系統(tǒng)升級支持算法交易后，參與者能更好執(zhí)行熔斷措施。平臺通過熔斷機(jī)制在極端價(jià)格波動(dòng)時(shí)暫停連續(xù)交易，以降低市場劇烈波動(dòng)的概率和幅度。
交易平臺還對算法在其平臺上的使用過程設(shè)定條件。受訪交易平臺提及以下要求：
? 活躍訂單數(shù)量限制：一家交易平臺對市場參與者在較長時(shí)間段內(nèi)可提交的訂單數(shù)量設(shè)限，以防止訂單簿中出現(xiàn)過多小額無效訂單，從而保障交易系統(tǒng)穩(wěn)定性與價(jià)格發(fā)現(xiàn)質(zhì)量。
?下單頻率限制：多家交易平臺規(guī)定參與者在數(shù)秒時(shí)間內(nèi)的最大下單次數(shù)，同樣旨在維護(hù)交易系統(tǒng)穩(wěn)定性與價(jià)格發(fā)現(xiàn)質(zhì)量。
?訂單量與價(jià)格限制：一家受訪交易平臺會在訂單提交前檢查參數(shù)，包括訂單價(jià)格和數(shù)量，以過濾與當(dāng)前市場狀況嚴(yán)重偏離的極端值。
7歐盟能源批發(fā)市場最新立法動(dòng)態(tài)
要點(diǎn)：
? 《歐盟能源市場完整性與透明度條例》（REMIT）修訂版對從事算法交易的市場參與者規(guī)定了新的義務(wù)，要求其建立有效的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)、遵守交易閾值與限制、確保業(yè)務(wù)連續(xù)性，并向監(jiān)管機(jī)構(gòu)報(bào)備算法交易活動(dòng)
? REMIT修訂強(qiáng)化了荷蘭消費(fèi)者與市場管理局（ACM）對本國能源市場算法交易的監(jiān)管權(quán)限
? ACM繼續(xù)與荷蘭金融市場管理局（AFM）及其他監(jiān)管機(jī)構(gòu)保持緊密合作
7.1 歐盟算法交易新義務(wù)
2024年5月7日生效的REMIT修訂版對算法交易參與者和各國監(jiān)管機(jī)構(gòu)提出了新要求，旨在應(yīng)對歐盟能源批發(fā)市場日益增長的算法交易風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)REMIT第5a條，從事算法交易的市場參與者必須：
(i)建立有效風(fēng)控系統(tǒng)
- 確保交易系統(tǒng)具備韌性與充足容量
- 符合REMIT及所接入有組織市場（OMP）的規(guī)則
(ii)*遵守交易閾值與限制
- 防止發(fā)送錯(cuò)誤訂單
- 避免導(dǎo)致市場混亂的交易行為
(iii) 制定業(yè)務(wù)連續(xù)性方案
- 建立交易系統(tǒng)故障應(yīng)急機(jī)制
- 確保系統(tǒng)經(jīng)過充分測試與監(jiān)控
(iv) 履行報(bào)備義務(wù)
- 向所在國監(jiān)管機(jī)構(gòu)（NRA）和歐盟能源監(jiān)管合作機(jī)構(gòu)（ACER）報(bào)備算法交易活動(dòng)
- 按要求定期或臨時(shí)提供：
- 交易系統(tǒng)參數(shù)與限制細(xì)節(jié)
- 關(guān)鍵合規(guī)與風(fēng)控措施
- 系統(tǒng)測試記錄
- 保存五年期交易記錄供監(jiān)管核查
(v) 當(dāng)市場參與者向有組織市場(OMP)提供直接電子接入服務(wù)時(shí)，該實(shí)體應(yīng)向其母國監(jiān)管機(jī)構(gòu)(NRA)及歐盟能源監(jiān)管合作機(jī)構(gòu)(ACER)進(jìn)行相應(yīng)報(bào)備。
這些新義務(wù)要求市場參與者承擔(dān)更大責(zé)任，必須通過主動(dòng)監(jiān)督確保其算法交易活動(dòng)的完整性與穩(wěn)定性。具體包括：
- 潛在交易系統(tǒng)升級需求
- 完善管理、測試及監(jiān)控流程
- 建立精確的文件記錄與存檔機(jī)制
- 確保信息可隨時(shí)調(diào)取
7.2 ACM在算法交易監(jiān)管中的新職責(zé)與權(quán)限
REMIT修訂案同時(shí)明確了ACM監(jiān)管算法交易的權(quán)責(zé)。根據(jù)新規(guī)：
?數(shù)據(jù)管理義務(wù)：在ACM注冊的REMIT市場參與者須同時(shí)向ACM及ACER報(bào)備算法使用情況，要求ACM建立系統(tǒng)化數(shù)據(jù)管理機(jī)制
?核查權(quán)限：作為國家監(jiān)管機(jī)構(gòu)(NRA)，ACM有權(quán)要求市場參與者提供算法相關(guān)細(xì)節(jié)及文件以核查REMIT合規(guī)性
整體而言，REMIT修訂案強(qiáng)化了對（荷蘭）能源市場算法交易的監(jiān)管權(quán)限，包括通過結(jié)構(gòu)化監(jiān)管流程監(jiān)控市場參與者的合規(guī)情況及內(nèi)部流程。ACM計(jì)劃將本次算法交易市場調(diào)研成果融入荷蘭能源批發(fā)市場監(jiān)管實(shí)踐，并通過與AFM等監(jiān)管機(jī)構(gòu)的持續(xù)對話，協(xié)同監(jiān)管措施以實(shí)現(xiàn)全面監(jiān)督。
7.3 與歐盟金融法規(guī)的關(guān)聯(lián)及對REMIT修訂案的關(guān)切
訪談顯示，許多交易商已建立符合第6章所述的結(jié)構(gòu)化算法交易合規(guī)框架。部分參與者參照《金融工具市場指令I(lǐng)I》(MiFID II)的RTS6標(biāo)準(zhǔn)制定措施，認(rèn)為其已滿足REMIT II要求，僅需微調(diào)即可符合新規(guī)。另有參與者通過自評表記錄算法細(xì)節(jié)，認(rèn)為已涵蓋REMIT II要求。此外，交易所平臺現(xiàn)有的嚴(yán)格合規(guī)體系大多已包含REMIT II要素。
部分市場參與者對REMIT修訂案提出的算法交易要求表示擔(dān)憂或存在理解不確定性，希望就技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等細(xì)節(jié)獲得進(jìn)一步解釋以完善合規(guī)實(shí)踐。一位受訪者認(rèn)為MiFID II的RTS6標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)直接套用于能源批發(fā)市場，因能源市場與金融市場的本質(zhì)差異導(dǎo)致部分算法交易標(biāo)準(zhǔn)不適用。ACER及各成員國監(jiān)管當(dāng)局正認(rèn)真考慮相關(guān)方提出的關(guān)切。
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