智通财经APP了解到，根据机构汇编的数据，一位丹麦能源交易员每天需要处理大约3,000万个数据点，用以预测西班牙的云层覆盖和德国的气温飙升可能会对法国和欧洲其他地方的电价产生何种影响。在欧洲地区高达1.3万亿欧元的电力市场中，MFT Energy A/S和其他十几家电力交易公司越来越大规模地采用人工智能和机器学习来赚取收益，并在此过程中帮助确定最终由家庭和企业支付的价格。

(相关资料图)

据了解，去年MFT近一半的电力交易是通过各种算法完成，而且这一趋势比例还在上升。在欧洲最大的短期电力交易所巴黎Epex Spot SE，去年自动化电力交易占交易总量的60%，高于2021年的55%。

电力交易日益被计算机所主导——欧洲最大规模电力现货市场的自动化交易份额

来自Trailstone Group的首席投资官Brad Blesie表示：“算法型交易确实将成为保持竞争优势的必要条件。”据了解，该公司利用人工智能(AI)工具管理可再生资产、预测天气和预测价格水平。“虽然的确很难，但我们确实认为这一趋势具有很大的发展空间。”

随着欧洲大陆日益依赖间歇性可再生能源，这一努力变得更加紧迫。如果太阳能发电厂上空乌云密布，或者大西洋刮来剧烈大风，电力供应可能会面临大幅波动。在德国，由于本月早些时候太阳能发电的激增量超过了周末正常的需求，电价在下午时间段一度跌至每兆瓦时负500欧元的创纪录水平。

供应激增导致德国电价下跌——Epex现货交易所下午2-3时的每小时电价

这种波动性和追踪供需所需要的大量数据，为一些精明且专业的交易员提供了有利可图的机会，他们可以利用卫星图像、天气模式甚至社交媒体帖子来抢在价格变化之前了解价格变化苗头。

能源交易员是维持欧洲电力系统运行的复杂互联的一部分。它们通过将电力转移到最需要的地方来保持电网体系的平衡，并通过领先于市场来获得利润。去年欧洲能源危机期间的波动对这些公司来说是提高利润的好时机，丹麦电力交易商MFT 在2022年的利润飙升了8倍多，达到5.76亿欧元(大约6.27亿美元)，约为每位员工440万欧元。

但是电力自动化系统并不完美。在德国太阳能热潮期间，人类交易员需要扮演更加重要的角色，来管理一个太过复杂、不能完全交由AI软件程序处理的局面。

“公允地来说，在这些非常极端、史无前例的日子里，使用的算法交易会更少。”来自Danske Commodities A/S的日内交易主管Tim Kummerfeld表示。“但即使在这种情况下，算法交易仍将有助于提供流动性并抑制价格波动。”

据机构测算与统计，随着电力和天然气价格飙升，这家丹麦公司去年的利润从2021年的2.65亿欧元飙升至2022年的22.5亿欧元。

虽然从股票、债券到石油、金属等各种市场都有AI驱动的机器类型交易，但电力市场的与众不同之处在于，有关供应、需求和基础设施的大量数据——尤其是在欧洲，国家电网之间的互联造成了一些瓶颈。即使在非常紧急情况下——比如当停电悬而未决的时候，随着时间的推移，计算机和AI也可能扮演着越来越重要的角色。

“算法的好处在于，它们也能根据训练数据进行学习，”Danske的交易主管Kummerfeld表示。“因此，下次市场在如此低的价位出清时，可能会有更多的算法活动。”

专业能力较强的交易员们往往挖掘非结构化数据——即那些不容易被正常系统消化或理解的信息。其中包括多种语言的文本、图片、来自不使用国际会计准则的地方的财务报告，甚至还有轶事。

MFT的交易员通过桌面上十多个屏幕上的界面获取大量信息。信号以图形、数字或简单文本的形式输入。这可能是比较直接的交易想法，也可能是欧洲某个地方酿造供应问题的迹象。

在德国，市场变化如此之快，以至于人类交易员在大多数情况下都跟不上，比如云层的变化。随着国家计划到2030年将太阳能发电能力从68吉瓦提高到200吉瓦以上，发现类似这样的变化将变得比以往更加重要。

德国一直在扩大可再生能源发电——占总用电量的比例

根据该交易所的数据，在过去五年中，Epex日内市场的订单提交数量从每天不到100万份跃升至每天700多万份。

在MFT，数据模型每天创建1300多个交易信号。该公司负责算法交易的副总裁 Jacob Guldberg表示，交易比以往任何时候都更像是一种理解数据以及关于其对市场影响的游戏。

但人类的知识和经验是无可替代的，交易员仍将不得不使用并微调那些计算机模型。“你仍然需要对市场有非常深刻的了解，才能充分利用它们。” Jacob Guldberg表示。