歐洲電力系統(tǒng)正逐漸向可再生能源靠攏，這也帶來(lái)了更多的穩(wěn)定性考驗(yàn)。比如光伏發(fā)電受云層覆蓋率影響，風(fēng)電受風(fēng)力影響，這些變量對(duì)于電力交易市場(chǎng)來(lái)說(shuō)非常復(fù)雜。

歐洲電力市場(chǎng)的規(guī)模現(xiàn)在是1.3萬(wàn)億歐元左右。在過(guò)去的五年里，歐洲最大的短期電力交易所Epex提交的訂單數(shù)量從每天不到100萬(wàn)份躍升至700多萬(wàn)份。

隨著歐洲繼續(xù)增加對(duì)可再生能源的依賴，電力市場(chǎng)的交易量將進(jìn)一步擴(kuò)大，不穩(wěn)定意味著交易商需要更加警惕。

然而，龐大的觀察因素和數(shù)據(jù)使得人類(lèi)交易員很難勝任市場(chǎng)的變化，單靠知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)可能無(wú)法贏得今天的歐洲電力市場(chǎng)，交易商需要更多地使用人工智能工具。

根據(jù)Epex的數(shù)據(jù)，去年自動(dòng)化交易占總交易量的60%，2021年將達(dá)到55%。

丹麥能源交易商MFT是一家使用人工智能進(jìn)行交易的貿(mào)易公司，它每天處理約3000萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，預(yù)測(cè)西班牙的云層覆蓋和德國(guó)的氣溫，從而分析電力市場(chǎng)各地區(qū)的電價(jià)如何波動(dòng)。

與此同時(shí)，MFT 的數(shù)據(jù)模型每天創(chuàng)建1300多個(gè)交易信號(hào)。根據(jù)該公司算法交易副總裁Jacob Guldberg的說(shuō)法，交易比以往任何時(shí)候都需要了解數(shù)據(jù)及其對(duì)市場(chǎng)的影響，但這也使人類(lèi)交易員仍然有用。

交易公司Trailstone Group的首席投資官Brad Blesie指出，算法交易將成為公司保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的必要條件。I這 很難，但是潛力很大。

波動(dòng)潛藏利潤(rùn)

本月初，由于太陽(yáng)能發(fā)電量激增超過(guò)需求，德國(guó)電價(jià)一度跌至創(chuàng)紀(jì)錄的每兆瓦時(shí)負(fù)500歐元。這在以可再生能源為主的電網(wǎng)中可能會(huì)變得更加普遍。

這種波動(dòng)無(wú)疑為電力交易者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上的帖子來(lái)預(yù)測(cè)價(jià)格變化。

去年能源危機(jī)期間，巨大的波動(dòng)使得MFT公司的利潤(rùn)猛增了8倍，達(dá)到5.76億歐元，平均每位員工盈利440萬(wàn)歐元。

當(dāng)然，自動(dòng)化也功不可沒(méi)。電力市場(chǎng)的獨(dú)特性在于處理供應(yīng)、需求和基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)的問(wèn)題，由于歐洲國(guó)家電網(wǎng)間互聯(lián)裝置的瓶頸，計(jì)算機(jī)加入配電的計(jì)算過(guò)程會(huì)節(jié)省更多的時(shí)間和精力。

Danske Commodities的日內(nèi)交易負(fù)責(zé)人Tim Kummerfeld表示，該算法有助于提供流動(dòng)性和抑制價(jià)格波動(dòng)，它可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，因此更多的交易員將采用人工智能。

但他也指出，自動(dòng)化系統(tǒng)還不完善，很多過(guò)于復(fù)雜的情況仍然需要人類(lèi)交易員來(lái)牽頭。在極端情況下，算法的使用會(huì)變得更少。

但隨著時(shí)間的推移，自動(dòng)化注定會(huì)成為歐洲電力貿(mào)易商不可或缺的合作伙伴，畢竟在可再生能源供應(yīng)極度不穩(wěn)定的情況下，人類(lèi)需要一個(gè)穩(wěn)定的助手來(lái)預(yù)測(cè)這些不穩(wěn)定因素。

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