Un trader danez de energie analizează în fiecare zi aproximativ 30 de milioane de seturi de date, în încercarea de a prezice cum perdeaua de nori din Spania şi temperaturile din Germania ar putea să se repercuteze asupra preţului energiei electrice în Franţa şi în alte părţi din Europa, transmite Bloomberg.

Pe piaţa europeană de electricitate, evaluată la 1.300 de miliarde de euro, MFT Energy A/S şi alte câteva firme care se ocupă cu tranzacţiile cu electricitate au adoptat inteligenţa artificială şi învăţarea de către maşini pentru a face bani, iar operaţiunilor lor sunt cele care la final stabilesc preţul la energie electrică plătit de gospodăririi şi firme.

Aproape jumătate dintre tranzacţiile cu electricitate derulate de MFT Energy anul trecut au fost făcute de algoritmi, iar tendinţa este una de creştere. La Epex Spot SE din Paris, cea mai mare bursă pentru tranzacţiile pe termen scurt din Europa, tranzacţiile automatizare au fost responsabile pentru 60% din totalul tranzacţiilor derulate anul trecut, în creştere faţă de 55% în 2021.

Tranzacţiile pe bază de algoritmi "vor fi o necesitate pentru a-ţi păstra avantajul competitiv. Este dificil, dar credem că există un beneficiu uriaş", spune Brad Blesie, director de investiţii la Trailstone Group, care foloseşte inteligenţa artificială pentru a gestiona active regenerabile, a face previziuni meteo şi prognoza evoluţia preţurilor.

Tot acest efort a devenit şi mai urgent pe măsură ce continentul european devine şi mai dependent de energia regenerabilă care are un caracter intermitent. Producţia de electricitate din surse regenerabile poate varia semnificativ dacă norii plutesc deasupra parcurilor fotovoltaice sau dacă vin curenţii de aer dinspre Atlantic. În Germania, preţurile la electricitate au atins un minim istoric de minus 500 de euro pentru un Megawat-oră, pentru o scurtă perioadă de timp în cursul unei după-amiezi la începutul acestei luni, după ce o explozie a producţiei de energie fotovoltaică a depăşit cu mult cererea.

Această volatilitate şi cantităţile mari de date necesare pentru a urmări evoluţia ofertei şi cererii creează oportunităţi profitabile pentru traderii care sunt suficient de inteligenţi să folosească imaginile din satelit, tendinţele meteo şi chiar şi postările de pe social media pentru a trece în faţa schimbărilor de preţ. De exemplu, în 2022 profitul MFT a crescut de opt ori până la 576 milioane de euro, sau aproximativ 4,4 milioane de euro pentru fiecare angajat.

Chiar dacă tranzacţii automatizate au loc pe diferite pieţe, de la cele de acţiuni şi obligaţiuni până la piaţa de petrol şi metale, cantitatea de date din jurul ofertei, cererii şi infrastructurii este ceea ce diferenţiază piaţa de electricitate, în special în Europa, unde interconectorii între reţelele naţionale creează blocaje. Chiar şi în situaţii de urgenţă, în care aprovizionarea cu electricitate este pusă sub semnul întrebării, computerele ar urma să joace un rol din ce în ce mai mare în timp.

La MFT Energy A/S activitatea de tranzacţionare este mai mult ca niciodată un proces de înţelegere a datelor colectate şi a impactului lor asupra pieţelor, spune Jacob Guldberg, vicepreşedintele firmei responsabil cu tranzacţionarea pe bază de algoritmi. Cu toate acestea, nu există înlocuitori pentru expertiza umană. Traderii sunt cei care trebuie să elaboreze şi să perfecţioneze modelele pe baza cărora lucrează computerele. "Ai nevoie în continuare de o înţelegere aprofundată a pieţei pentru a le putea utiliza", a precizat Jacob Guldberg. AGERPRES/(AS-autor: Constantin Balaban, editor: Andreea Marinescu, editor online: Anda Badea)