AI完美融入歐洲電力系統(tǒng)! 電價(jià)交易中隨處可見AI身影

智通財(cái)經(jīng)APP了解到，根據(jù)機(jī)構(gòu)匯編的數(shù)據(jù)，一位丹麥能源交易員每天需要處理大約3,000萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，用以預(yù)測(cè)西班牙的云層覆蓋和德國(guó)的氣溫飆升可能會(huì)對(duì)法國(guó)和歐洲其他地方的電價(jià)產(chǎn)生何種影響。在歐洲地區(qū)高達(dá)1.3萬億歐元的電力市場(chǎng)中，MFT Energy A/S和其他十幾家電力交易公司越來越大規(guī)模地采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來賺取收益，并在此過程中幫助確定最終由家庭和企業(yè)支付的價(jià)格。

據(jù)了解，去年MFT近一半的電力交易是通過各種算法完成，而且這一趨勢(shì)比例還在上升。在歐洲最大的短期電力交易所巴黎Epex Spot SE，去年自動(dòng)化電力交易占交易總量的60%，高于2021年的55%。

電力交易日益被計(jì)算機(jī)所主導(dǎo)——?dú)W洲最大規(guī)模電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的自動(dòng)化交易份額

來自Trailstone Group的首席投資官Brad Blesie表示：“算法型交易確實(shí)將成為保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的必要條件?！睋?jù)了解，該公司利用人工智能(AI)工具管理可再生資產(chǎn)、預(yù)測(cè)天氣和預(yù)測(cè)價(jià)格水平?！半m然的確很難，但我們確實(shí)認(rèn)為這一趨勢(shì)具有很大的發(fā)展空間。”

隨著歐洲大陸日益依賴間歇性可再生能源，這一努力變得更加緊迫。如果太陽能發(fā)電廠上空烏云密布，或者大西洋刮來劇烈大風(fēng)，電力供應(yīng)可能會(huì)面臨大幅波動(dòng)。在德國(guó)，由于本月早些時(shí)候太陽能發(fā)電的激增量超過了周末正常的需求，電價(jià)在下午時(shí)間段一度跌至每兆瓦時(shí)負(fù)500歐元的創(chuàng)紀(jì)錄水平。

供應(yīng)激增導(dǎo)致德國(guó)電價(jià)下跌——Epex現(xiàn)貨交易所下午2-3時(shí)的每小時(shí)電價(jià)

這種波動(dòng)性和追蹤供需所需要的大量數(shù)據(jù)，為一些精明且專業(yè)的交易員提供了有利可圖的機(jī)會(huì)，他們可以利用衛(wèi)星圖像、天氣模式甚至社交媒體帖子來搶在價(jià)格變化之前了解價(jià)格變化苗頭。

能源交易員是維持歐洲電力系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜互聯(lián)的一部分。它們通過將電力轉(zhuǎn)移到最需要的地方來保持電網(wǎng)體系的平衡，并通過領(lǐng)先于市場(chǎng)來獲得利潤(rùn)。去年歐洲能源危機(jī)期間的波動(dòng)對(duì)這些公司來說是提高利潤(rùn)的好時(shí)機(jī)，丹麥電力交易商MFT 在2022年的利潤(rùn)飆升了8倍多，達(dá)到5.76億歐元(大約6.27億美元)，約為每位員工440萬歐元。

但是電力自動(dòng)化系統(tǒng)并不完美。在德國(guó)太陽能熱潮期間，人類交易員需要扮演更加重要的角色，來管理一個(gè)太過復(fù)雜、不能完全交由AI軟件程序處理的局面。

“公允地來說，在這些非常極端、史無前例的日子里，使用的算法交易會(huì)更少?！眮碜訢anske Commodities A/S的日內(nèi)交易主管Tim Kummerfeld表示。“但即使在這種情況下，算法交易仍將有助于提供流動(dòng)性并抑制價(jià)格波動(dòng)?！?/p>

據(jù)機(jī)構(gòu)測(cè)算與統(tǒng)計(jì)，隨著電力和天然氣價(jià)格飆升，這家丹麥公司去年的利潤(rùn)從2021年的2.65億歐元飆升至2022年的22.5億歐元。

雖然從股票、債券到石油、金屬等各種市場(chǎng)都有AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器類型交易，但電力市場(chǎng)的與眾不同之處在于，有關(guān)供應(yīng)、需求和基礎(chǔ)設(shè)施的大量數(shù)據(jù)——尤其是在歐洲，國(guó)家電網(wǎng)之間的互聯(lián)造成了一些瓶頸。即使在非常緊急情況下——比如當(dāng)停電懸而未決的時(shí)候，隨著時(shí)間的推移，計(jì)算機(jī)和AI也可能扮演著越來越重要的角色。

“算法的好處在于，它們也能根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，”Danske的交易主管Kummerfeld表示?！耙虼?，下次市場(chǎng)在如此低的價(jià)位出清時(shí)，可能會(huì)有更多的算法活動(dòng)?！?/p>

專業(yè)能力較強(qiáng)的交易員們往往挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——即那些不容易被正常系統(tǒng)消化或理解的信息。其中包括多種語言的文本、圖片、來自不使用國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的地方的財(cái)務(wù)報(bào)告，甚至還有軼事。

MFT的交易員通過桌面上十多個(gè)屏幕上的界面獲取大量信息。信號(hào)以圖形、數(shù)字或簡(jiǎn)單文本的形式輸入。這可能是比較直接的交易想法，也可能是歐洲某個(gè)地方釀造供應(yīng)問題的跡象。

在德國(guó)，市場(chǎng)變化如此之快，以至于人類交易員在大多數(shù)情況下都跟不上，比如云層的變化。隨著國(guó)家計(jì)劃到2030年將太陽能發(fā)電能力從68吉瓦提高到200吉瓦以上，發(fā)現(xiàn)類似這樣的變化將變得比以往更加重要。

德國(guó)一直在擴(kuò)大可再生能源發(fā)電——占總用電量的比例

根據(jù)該交易所的數(shù)據(jù)，在過去五年中，Epex日內(nèi)市場(chǎng)的訂單提交數(shù)量從每天不到100萬份躍升至每天700多萬份。

在MFT，數(shù)據(jù)模型每天創(chuàng)建1300多個(gè)交易信號(hào)。該公司負(fù)責(zé)算法交易的副總裁 Jacob Guldberg表示，交易比以往任何時(shí)候都更像是一種理解數(shù)據(jù)以及關(guān)于其對(duì)市場(chǎng)影響的游戲。

但人類的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)是無可替代的，交易員仍將不得不使用并微調(diào)那些計(jì)算機(jī)模型?！澳闳匀恍枰獙?duì)市場(chǎng)有非常深刻的了解，才能充分利用它們?！?Jacob Guldberg表示。