Danski trgovac električnom energijom svakoga dana procesuira oko 30 milijuna podataka u nastojanju da predvidi kako će oblačno vrijeme u Španjolskoj ili rast temperatura u Njemačkoj utjecati na cijenu struje u Francuskoj ili drugdje u Europi.
U Europi na tržištu električne energije vrijednom 1,3 bilijuna eura MFT Energy i drugih desetak ili više trgovaca sve češće koriste umjetnu inteligenciju kako bi zarađivali i u tom procesu u konačnici utječu na cijene koje kućanstva i tvrtke plaćaju za potrošenu struju.
Gotovo polovica trgovine MFT-a prošle godine obavljena je putem algoritama i taj je trend u porastu. Na najvećoj europskoj burzi za kratkoročno trgovanje u Parizu na automatizirane transakcije otpadalo je prošle godine više od 60 posto ukupnih transakcija što je rast u odnosu na 55 posto iz 2021.
"Algoritamsko trgovanje će doista biti nezaobilazno kako bi se zadržala konkurentnost", izjavio je Brad Blesie, glavni investicijski direktor u tvrtki Trailstone Group koja koristi umjetnu inteligenciju kako bi upravljala portfeljem obnovljivih izvora, za prognozu vremena i za predviđanje kretanja cijena.
Ovaj pristup sve je važniji kako se Europa okreće obnovljivim izvorima. Proizvodnja može jako varirati, ovisno je li se nad solarne elektrane nadviju oblaci ili dođu snažni vjetrovi s Atlantika. U jednome je trenutku ovoga mjeseca cijena struje u Njemačkoj pala na rekordno negativnih 500 eura za megavatsat kada je snažan rast proizvodnje iz solarnih panela nadmašio potražnju za energijom tijekom vikenda.
Ta vrsta volatilnosti i golema količina podataka potrebnih za praćenje proizvodnje i potrošnje otvaraju atraktivne mogućnosti za trgovce spremne da korištenjem satelitskih snimaka, uočenih vremenskih obrazaca ili čak objava na društvenim mrežama dođu do saznanja o očekivanim promjenama cijena.
Rast postotka automatizirane trgovine električnom energijom na pariškoj burzi
Trgovci energijom dio su složenog lanca međuovisnosti koji omogućava funkcioniranje europskog elektroenergetskog sustava. Oni pomažu uravnoteženju sustava slanjem energije tamo gdje je najpotrebnija i stvaraju profit tako što su ispred tržišta. Volatilnost kakva je viđena prošle godine odlična je stvar za trgovce, pa je MFT u 2022. ostvario osam puta veći profit na godišnjoj razini koji je dosegao 576 milijuna eura ili 4,4 milijuna eura po zaposleniku.
No automatizirani sustavi nisu savršeni. Tijekom rasta proizvodnje u Njemačkoj iz solarnih izvora ljudi su morali preuzeti veću ulogu kako bi iskontrolirali situaciju koja je bila presložena da bi se prepustila isključivo kompjutorskim programima.
"Možemo reći da će se algoritmi malo manje koristiti na te vrlo ekstremne i iznimne dane. No čak i tada će algoritmi pridonositi omogućavanju likvidnosti i ublažavanju volatilnosti", smatra šef za unutardnevnu trgovinu u tvrtki Danske Commodities Tim Kummerfeld.
Danske Commodities je u 2022. ostvario profit od 2,25 milijardi eura u odnosu na 265 milijuna eura u prethodnoj godini.
Iako se robotizirano trgovanje događa na svim mogućim tržištima, od dionica preko obveznica do nafte i metala, količina podataka o opskrbi, potražnji i infrastrukturi ono je što izdvaja tržište električnom energijom. Posebice se to odnosi na Europu, gdje konekcije između nacionalnih elektroenergetskih sustava mogu stvoriti uska grla. Vjerojatno je da će kompjutori imati sve veću ulogu čak i u izvanrednim situacijama.
Snažan rast u proizvodnji je cijene u Njemačkoj gurnuo ispod nule
"Dobra stvar oko algoritama je da oni također uče na temelju informacija koje dobivaju", kaže Kummerfeld.
Najnapredniji trgovci ulaze čak i u nestrukturirane podatke, odnosno informacije koje uobičajeni sustavi ne razumiju ili ne mogu lako procesuirati. To uključuje tekstove na više jezika ili financijska izvješća iz područja gdje se ne koriste međunarodni računovodstveni standardi, ili se čak koriste anegdote.
U Njemačkoj se tržište kreće tako brzo da ljudi u najvećem broju slučajeva to ne mogu pratiti, primjerice kad je riječ o promjenama u oblačnosti. Njemačka do kraja ovog desetljeća namjerava povećati kapacitet u solarnim elektranama sa 68 na 200 gigavata, pa će uočavanje tako brzih promjena biti sve ključnije.
Ipak, ljudsko znanje i iskustvo teško je zamijeniti, pa će trgovci i dalje morati biti angažirani na finom ugađanju kompjutorskih modela.
"Morate posjedovati duboko razumijevanje tržišta da biste modele mogli u cijelosti iskoristiti", smatra Jacob Guldberg, potpredsjednik MFT-a za algoritamsko trgovanje.
.webp){kind=icon}
