智通財經APP了解到，根據機構匯編的數據，一位丹麥能源交易員每天需要處理大約3,000萬個數據點，用以預測西班牙的云層覆蓋和德國的氣溫飆升可能會對法國和歐洲其他地方的電價產生何種影響。在歐洲地區高達1.3萬億歐元的電力市場中，MFT Energy A/S和其他十幾家電力交易公司越來越大規模地采用人工智能和機器學習來賺取收益，并在此過程中幫助確定最終由家庭和企業支付的價格。

據了解，去年MFT近一半的電力交易是通過各種算法完成，而且這一趨勢比例還在上升。在歐洲最大的短期電力交易所巴黎Epex Spot SE，去年自動化電力交易占交易總量的60%，高于2021年的55%。

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電力交易日益被計算機所主導——歐洲最大規模電力現貨市場的自動化交易份額

來自Trailstone Group的首席投資官Brad Blesie表示：“算法型交易確實將成為保持競爭優勢的必要條件。”據了解，該公司利用人工智能(AI)工具管理可再生資產、預測天氣和預測價格水平。“雖然的確很難，但我們確實認為這一趨勢具有很大的發展空間。”

隨著歐洲大陸日益依賴間歇性可再生能源，這一努力變得更加緊迫。如果太陽能發電廠上空烏云密布，或者大西洋刮來劇烈大風，電力供應可能會面臨大幅波動。在德國，由于本月早些時候太陽能發電的激增量超過了周末正常的需求，電價在下午時間段一度跌至每兆瓦時負500歐元的創紀錄水平。

供應激增導致德國電價下跌——Epex現貨交易所下午2-3時的每小時電價

這種波動性和追蹤供需所需要的大量數據，為一些精明且專業的交易員提供了有利可圖的機會，他們可以利用衛星圖像、天氣模式甚至社交媒體帖子來搶在價格變化之前了解價格變化苗頭。

能源交易員是維持歐洲電力系統運行的復雜互聯的一部分。它們通過將電力轉移到最需要的地方來保持電網體系的平衡，并通過領先于市場來獲得利潤。去年歐洲能源危機期間的波動對這些公司來說是提高利潤的好時機，丹麥電力交易商MFT 在2022年的利潤飆升了8倍多，達到5.76億歐元(大約6.27億美元)，約為每位員工440萬歐元。

但是電力自動化系統并不完美。在德國太陽能熱潮期間，人類交易員需要扮演更加重要的角色，來管理一個太過復雜、不能完全交由AI軟件程序處理的局面。

“公允地來說，在這些非常極端、史無前例的日子里，使用的算法交易會更少。”來自Danske Commodities A/S的日內交易主管Tim Kummerfeld表示。“但即使在這種情況下，算法交易仍將有助于提供流動性并抑制價格波動。”

據機構測算與統計，隨著電力和天然氣價格飆升，這家丹麥公司去年的利潤從2021年的2.65億歐元飆升至2022年的22.5億歐元。

雖然從股票、債券到石油、金屬等各種市場都有AI驅動的機器類型交易，但電力市場的與眾不同之處在于，有關供應、需求和基礎設施的大量數據——尤其是在歐洲，國家電網之間的互聯造成了一些瓶頸。即使在非常緊急情況下——比如當停電懸而未決的時候，隨著時間的推移，計算機和AI也可能扮演著越來越重要的角色。

“算法的好處在于，它們也能根據訓練數據進行學習，”Danske的交易主管Kummerfeld表示。“因此，下次市場在如此低的價位出清時，可能會有更多的算法活動。”

專業能力較強的交易員們往往挖掘非結構化數據——即那些不容易被正常系統消化或理解的信息。其中包括多種語言的文本、圖片、來自不使用國際會計準則的地方的財務報告，甚至還有軼事。

MFT的交易員通過桌面上十多個屏幕上的界面獲取大量信息。信號以圖形、數字或簡單文本的形式輸入。這可能是比較直接的交易想法，也可能是歐洲某個地方釀造供應問題的跡象。

在德國，市場變化如此之快，以至于人類交易員在大多數情況下都跟不上，比如云層的變化。隨著國家計劃到2030年將太陽能發電能力從68吉瓦提高到200吉瓦以上，發現類似這樣的變化將變得比以往更加重要。

德國一直在擴大可再生能源發電——占總用電量的比例

根據該交易所的數據，在過去五年中，Epex日內市場的訂單提交數量從每天不到100萬份躍升至每天700多萬份。

在MFT，數據模型每天創建1300多個交易信號。該公司負責算法交易的副總裁 Jacob Guldberg表示，交易比以往任何時候都更像是一種理解數據以及關于其對市場影響的游戲。

但人類的知識和經驗是無可替代的，交易員仍將不得不使用并微調那些計算機模型。“你仍然需要對市場有非常深刻的了解，才能充分利用它們。” Jacob Guldberg表示。