AI играе все по-голяма роля в европейските сметки за електроенергия

Докато роботизираната търговия се извършва на всякакви пазари, количеството данни около предлагането, търсенето и инфраструктурата отличават пазара на електроенергия

07:52 | 17 юли 2023

Автор: Ларс Полсон и Тод Гилеспи

Снимка: Bloomberg

Датски търговец на енергия обработва около 30 милиона точки с данни всеки ден в опит да предвиди как облачната покривка в Испания и високите температури в Германия могат да се развият и да повлияят на цената на енергията във Франция и другаде в Европа.

На пазара на електроенергия в региона от 1,3 трилиона евро, MFT Energy A/S и повече от дузина други търговски къщи все повече възприемат изкуствения интелект и машинното обучение, за да правят пари – и в процеса помагат за определянето на цените, които в крайна сметка се плащат от домакинствата и бизнеса.

Почти половината от сделките с електроенергия на MFT през миналата година са извършени от алгоритми и тенденцията е във възход. В Epex Spot SE в Париж, най-голямата европейска борса за краткосрочна търговия, автоматизираните сделки представляват цели 60% от транзакциите през миналата година спрямо 55% през 2021 г.

Алгоритмичната търговия „наистина ще бъде изискване за поддържане на конкурентно предимство“, каза Брад Блези, главен инвестиционен директор в Trailstone Group, която използва AI за управление на възобновяеми активи, прогнозиране на времето и прогнозиране на ценовите нива. „Трудно е, но ние наистина смятаме, че има огромен обхват.“

Усилието придоби по-голяма спешност, тъй като континентът увеличава зависимостта си от периодична възобновяема енергия. Предлагането може да се промени силно, ако облаците се настанят над слънчевите ферми или поривите нахлуят от Атлантическия океан. В Германия цените на електричеството паднаха до рекорда от минус 500 евро за мегаватчас за кратко един следобед, когато скокът на слънчевата енергия надви търсенето през уикенда по-рано този месец. Ситуацията с отрицателни цени на тока се повтори отново и през този уикенд.

Този тип нестабилност и огромното количество данни, необходими за проследяване на търсенето и предлагането, разкриват доходоносни възможности за търговци, които имат достатъчно разбиране, за да използват сателитни изображения, метеорологични модели и дори публикации в социалните медии, за да изпреварят промените в цените.

Търговците на енергия са част от сложните взаимовръзки, които поддържат работата на енергийната мрежа на Европа. Те помагат за поддържане на баланса на мрежата, като прехвърлят мощността там, където е най-необходима - и печелят марж, като изпреварват пазара. Волатилността като по време на миналогодишната енергийна криза е добро нещо за тези компании и печалбата на MFT за 2022 г. скочи повече от осем пъти до 576 милиона евро – около 4,4 милиона евро на служител.

Но автоматизираните системи не са перфектни. По време на соларния скок в Германия хората трябваше да поемат по-голяма роля в управлението на ситуация, която беше твърде сложна, за да се остави изцяло на софтуерните програми.

„Честно е да се каже, че по-малко алгоритми ще бъдат използвани в тези много екстремни дни“, каза Тим Кумерфелд, ръководител на търговията в рамките на деня в Danske Commodities A/S. Но дори и при такива сценарии „алгоритмите все пак ще допринесат за осигуряване на ликвидност и ще намалят нестабилността на цените“.

Датската фирма реализира печалба от 2,25 милиарда евро миналата година, скок от 265 милиона евро през 2021 г., тъй като цените на електроенергията и газа се повишиха.

Докато роботизираната търговия се извършва на всякакви пазари от акции и облигации до петрол и метали, количеството данни около предлагането, търсенето и инфраструктурата е това, което отличава пазара на електроенергия – особено в Европа, където междусистемните връзки между националните мрежи създават затруднения. Дори при спешни случаи - когато прекъсванията на електрозахранването висят на косъм - компютрите вероятно ще играят все по-голяма роля с времето.

„Хубавото на алгоритмите е, че те също се учат въз основа на данни за обучение“, каза Кумерфелд от Danske. „Така че следващия път, когато пазарът удари толкова ниско, вероятно ще има повече алгоритмична активност.“

Най-напредналите търговци ровят в неструктурирани данни - информация, която не е лесно смилаема или разбираема от нормалните системи. Това включва текст на множество езици, изображения, финансови отчети от места, които не използват международни счетоводни стандарти и дори анекдоти.

Търговците в MFT получават късчета информация чрез интерфейси на повече от дузина екрани на своите бюра. Сигналите идват като графики, числа или обикновен текст. Това може да са директни търговски идеи или индикации за назряващ проблем с доставките някъде в Европа.

В Германия пазарът се движи толкова бързо, че хората в повечето случаи не могат да се справят, например с промени в облачната покривка. Тъй като нацията планира да увеличи слънчевия капацитет от около 68 гигавата до повече от 200 гигавата до края на десетилетието, забелязването на такива промени ще бъде още по-важно.

През последните пет години броят на подадените поръчки на пазарите в рамките на деня на Epex е скочил до над 7 милиона на ден от по-малко от 1 милион, според данни от борсата.

В MFT моделите на данни създават повече от 1300 търговски сигнала дневно. Търговията е повече от всякога игра на разбиране на данните и тяхното въздействие върху пазарите, каза Джейкъб Гулдберг, вицепрезидент на фирмата за алгоритмична търговия.

Но няма какво да замени човешкото знание и опит. Търговците все още ще трябва да работят и да прецизират компютърните модели.

„Все още се нуждаете от дълбоко разбиране на пазара, за да ги използвате напълно“, каза Гулдберг.