Por Bloomberg – 11 de Julio de 2023 (Rigzone)
PARA SEGUIR NUESTRAS DIARIAS PUEDES AFILIARTE A NUESTRO CANAL DE TELEGRAM
Un comerciante de energía danés procesa alrededor de 30 millones de puntos de datos todos los días en un esfuerzo por predecir cómo la nubosidad en España y el aumento de las temperaturas en Alemania podrían afectar el precio de la energía en Francia y en otras partes de Europa.
En el mercado eléctrico de 1,3 billones de euros de la región, MFT Energy A/S y más de una docena de otras casas comerciales están adoptando cada vez más la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para ganar dinero y, en el proceso, ayudar a establecer los precios que finalmente pagarán los hogares y las empresas.
Para más información del curso ingresa al siguiente LINK
Casi la mitad de las transacciones de electricidad de MFT el año pasado se realizaron mediante algoritmos, y la tendencia va en aumento. En Epex Spot SE en París, la bolsa de comercio a corto plazo más grande de Europa, las transacciones automatizadas representaron hasta el 60 % de las transacciones el año pasado, frente al 55 % en 2021.
El comercio algorítmico “realmente será un requisito para mantener una ventaja competitiva”, dijo Brad Blesie, director de inversiones de Trailstone Group, que utiliza IA para administrar activos renovables, pronosticar el clima y predecir los niveles de precios. “Es difícil, pero realmente creemos que hay un gran alcance”.
El esfuerzo ha adquirido mayor urgencia a medida que el continente aumenta su dependencia de la energía renovable intermitente. El suministro puede variar enormemente si las nubes se asientan sobre las granjas solares o si las ráfagas llegan desde el Atlántico. En Alemania, los precios de la electricidad cayeron a un récord de 500 € negativos por megavatio-hora brevemente por la tarde, cuando un aumento en la energía solar superó la demanda del fin de semana a principios de este mes.
Ese tipo de volatilidad y la enorme cantidad de datos necesarios para rastrear la oferta y la demanda abre oportunidades lucrativas para los comerciantes lo suficientemente inteligentes como para aprovechar las imágenes satelitales, los patrones climáticos e incluso las publicaciones en las redes sociales para adelantarse a los cambios de precios.
Los comerciantes de energía son parte de las complejas interconexiones que mantienen en funcionamiento la red eléctrica de Europa. Ayudan a mantener la red equilibrada trasladando la energía a donde más se necesita y obtienen un margen al adelantarse al mercado. La volatilidad como durante la crisis energética del año pasado es algo bueno para estas empresas, y las ganancias de MFT en 2022 se multiplicaron por más de ocho a 576 millones de euros (627 millones de dólares), alrededor de 4,4 millones de euros por empleado.
Pero los sistemas automatizados no son perfectos. Durante el auge solar de Alemania, los comerciantes humanos debían asumir un papel más importante en la gestión de una situación que era demasiado compleja para dejarla completamente en manos de los programas de software.
“Es justo decir que se utilizarán menos algoritmos en estos primeros días muy extremos en la historia”, dijo Tim Kummerfeld, jefe de operaciones intradía de Danske Commodities A/S. Pero incluso en tales escenarios, “los algoritmos seguirán contribuyendo a proporcionar liquidez y amortiguar la volatilidad de los precios”.
La empresa danesa obtuvo un beneficio de 2250 millones de euros el año pasado, frente a los 265 millones de euros de 2021, a medida que se dispararon los precios de la electricidad y el gas.
Si bien el comercio automático ocurre en todo tipo de mercados, desde acciones y bonos hasta petróleo y metales, la cantidad de datos sobre la oferta, la demanda y la infraestructura es lo que distingue al mercado de la electricidad, especialmente en Europa, donde las interconexiones entre las redes nacionales crean cuellos de botella. Incluso en emergencias, cuando los cortes de energía están en juego, es probable que las computadoras desempeñen un papel cada vez más importante con el tiempo.
“Lo bueno de los algoritmos es que también aprenden en función de los datos de entrenamiento”, dijo Kummerfeld de Danske. “Entonces, la próxima vez que el mercado se liquide tan bajo, probablemente habrá más actividad algorítmica”.
Los comerciantes más avanzados profundizan en los datos no estructurados, información que los sistemas normales no pueden digerir ni comprender fácilmente. Eso incluye texto en varios idiomas, imágenes, informes financieros de lugares que no utilizan estándares contables internacionales e incluso anécdotas.
Los comerciantes de MFT obtienen fragmentos de información a través de interfaces en más de una docena de pantallas en sus escritorios. Las señales vienen en forma de gráficos, números o texto simple. Pueden ser ideas comerciales directas o indicaciones de un problema de suministro de cerveza en algún lugar de Europa.
En Alemania, el mercado se mueve tan rápido que, en la mayoría de los casos, los comerciantes humanos no pueden seguir el ritmo, por ejemplo, con los cambios en la cobertura de nubes. Dado que la nación planea aumentar la capacidad solar de aproximadamente 68 gigavatios a más de 200 gigavatios para fines de la década, detectar tales cambios será aún más vital.
En los últimos cinco años, la cantidad de envíos de pedidos en los mercados intradiarios de Epex aumentó a más de 7 millones por día desde menos de 1 millón, según datos del intercambio.
En MFT, los modelos de datos crean más de 1300 señales comerciales diariamente. El comercio es más que nunca un juego de comprensión de datos y su impacto en los mercados, dijo Jacob Guldberg, vicepresidente de comercio algorítmico de la empresa.
Para visualizar nuestro portafolio de cursos
ingresa dando click acá
Pero no hay forma de reemplazar el conocimiento y la experiencia humanos. Los comerciantes aún tendrán que trabajar y ajustar los modelos de computadora.
Descarga la Revista de PETROBANCA del mes de Noviembre 2022
