之前，視知產研院介紹過：，視知產研院也全文翻譯了《能源批發市場中的算法交易——荷蘭消費者與市場管理局（ACM）探索性市場研究主要發現》。這是迄今為止，關于算法交易最詳盡的一份官方分析，詳見：

那么算法交易究竟該怎么做呢？

之前報道中提到的Statkraft 公司干脆請了兩位交易員來給大家做個分享。在Statkraft 公司，算法交易分為物理算法交易及金融算法交易。

一

物理算法交易：快速決策

隨著可再生能源在電網中的占比不斷增加，能源交易的數字化解決方案已成為不可或缺的一部分。基于精心開發的算法，交易員可以實時優化電力生產和電力輸送。

太陽能和風能等可再生能源使能源市場更加依賴天氣，從而更加不穩定，因為天氣變化會影響電力生產。這使得預測在任何特定時間必須由靈活技術（例如水電、燃氣發電或電池）生產的電力變得更加困難，以確保穩定的電力供應。

“在某一天中午，我們可能已經出售了第二天不同時間段的電力，例如基于預期的風力發電。但由于一天中發電和消費之間存在差異，這必須在供應商和消費者之間實時協調，”Statkraft 在德國杜塞爾多夫辦公室的算法交易與分析負責人 Dr. Konstantin Wiegandt 解釋說。

Statkraft 在2013年開發了第一個算法應用，并已發展出一套全面的交易算法組合。

通過德國和英國的虛擬電廠，可以整合和控制來自眾多小型生產商的可再生能源的波動性發電。

“我們離交貨時間越近，就越能準確預測哪種類型的電源可以在何時供電，我們可以在消費前幾分鐘內交易電力。由于時間范圍如此之短，我們需要數學算法的支持來做出正確的決策，”他說。

1、冰箱或電動汽車作為電源

沒有人能以100%的準確性預測未來的天氣。在計劃交付風力發電的10小時前，風力發電的不確定性約為10%，并且越接近交付時間，不確定性越低。交付前幾分鐘，不確定性約為2%。

“只有在交付的那一刻，我們才知道實際交付了多少風力發電。為了確保穩定的電力供應，風能或太陽能必須與水電、電池和燃氣發電等靈活電源進行平衡，”Wiegandt 說。

市場的趨勢是越來越多的小型靈活電源生產商。

“例如，我們可以將范圍縮小到一輛單獨的電動汽車，它可以在充電時為電網提供靈活性。借助算法交易解決方案，我們可以將這種小型靈活性整合到電力系統中。這是我們實現100%可再生能源目標的必經之路，”Wiegandt 說。

增加風能和太陽能的獲取本身并不足夠，因為發電如此依賴天氣。

“電動汽車革命是一個可以為電網提供靈活性的潛在重大機遇的轉變示例。但這需要協調數千臺風力渦輪機和太陽能電池板系統與數百萬輛電動汽車電池，而這只能通過自動化實現。算法在這里將發揮不可或缺的作用，”他說。

像冰箱這樣小的單元也可以成為潛在的靈活性供應商，因為它們的電力消耗可以在時間上進行調整。

“這是一個令人興奮的時代，因為電力市場和技術以全新的方式相互聯系，”他補充道。

2、機器支持人類

2018年，Statkraft 收購了總部位于慕尼黑的公司 eeMobility 的61%股份，該公司為公司車隊提供電動汽車充電解決方案。

“如果我們知道這些電動汽車在晚上八點到早上八點之間充電，我們可以計算出從它們那里可以獲得多少靈活性。我們將看到越來越多這種類型的靈活消費，”Wiegandt 說。

Statkraft 還代表英國的第三方生產商以完全自動化的方式管理靈活能源資源的交易。

“外部數據，如天氣報告以及客戶和生產商的信息，為我們的系統提供輸入，然后算法計算出交易、生產或消費能源的最佳時機。然后信號會自動傳輸到發電廠，”他解釋道。

Statkraft 在德國杜塞爾多夫的交易室

Statkraft 在杜塞爾多夫和奧斯陸的交易部門每天24小時都有人值守。機器人進行計算、交易和規劃，而人類在必要時可以進行干預。

“我們的電力交易員了解算法的工作原理，也可以開發或改進它們。在2020年上半年，Statkraft 的算法完成了三百萬筆交易，”Wiegandt 說。

Statkraft 在德國擁有最大的風力發電組合，算法能夠平衡超過10,000兆瓦的整個風力發電場組合。

“在特別不穩定的情況下，例如預報有風暴時，員工可以手動接管全部或部分交易。這都是關于快速決策的，機器支持人們做出正確的選擇。我們做出的決策越快、越高效，消費者的成本就越低，”Wiegandt 說。

二

金融算法交易：人類與機器攜手合作

在金融算法交易中，基于自動化交易模式，對能源市場的未來趨勢預期被買入和賣出。機器與人類之間的互動開辟了全新的可能性。

Statkraft 是能源期貨合約市場的主要參與者。期貨合約是未來以特定價格買賣商品的協議。商品可以是電力、天然氣、石油、碳排放、煤炭等。

“期貨合約的買家通常試圖降低價格上漲的風險，而賣家則試圖對沖價格下跌的風險。無論實際結果如何，通過鎖定一個在其未來收入流中可接受的價格，這有助于買賣雙方降低風險和不確定性，”Statkraft 市場與IT業務領域中的期權和系統能源交易部門的交易員 Laxman Pararasasingam 解釋說。

1、商業機會

期貨市場的參與者包括套期保值者和投機者。套期保值者進行交易并非專門為了獲利，而是為了最小化市場風險暴露，而投機者則希望通過承擔上述風險從波動中獲利。

“一個生產性資產的所有者可能希望通過出售期貨（套期保值）來鎖定資產剩余壽命內的收入，從而確保其生產的未來價值。其意圖是‘購買保險’，減少未來的不確定性，而不是試圖預測價格將走向何方。這會產生一種保險溢價或風險溢價，”Pararasasingam 說。

對于像 Statkraft 這樣在能源市場中具有較大市場風險暴露和相當專業知識的公司來說，這帶來了許多商業機會。

“一些部門充當小型消費者和生產者的‘市場風險聚合者’，其他部門負責對沖我們自己的資產。而我的團隊則從事自營交易。目標是從積累上述風險中獲利，并采取積極的風險管理方法。我們緩解這種風險的一種方式是多元化進入其他影響電力市場的商品，如天然氣、煤炭、石油或碳排放，”他說。

2、算法交易在金融市場的應用

算法能夠以人類單獨無法實現的完全不同的方式計算金融能源市場的趨勢。機器瞬間處理大量數據，從而使基于歷史模式的決策更加可靠。

交易算法有幾種變體：

·下單的決定由算法生成，由人類執行。

·交易的決定由人類做出，由算法執行。

·算法決定進行交易，然后以全自動的方式執行——有人類監督，但不一定有人類干預。

金融算法交易的基本驅動因素是長期的需求和供應預期、地緣政治事件以及政策和法規的變化。

“時間范圍可以從幾周或幾個月到五年以后，”Pararasasingam 說。

3、健壯的框架

金融算法交易可能涉及巨額資金和高風險。

“因此，基于金融算法的交易受到嚴格監管。能源交易中的許多法規基于金融領域的類似規則，但并非都能直接適用。這尤其適用于流動性較差的能源市場。當法規發生變化以應對這種差異時，我們必須不斷學習以適應這些變化。我們聽說過算法導致金融市場崩盤的恐怖故事，因此擁有一個健壯的金融算法交易框架至關重要，”Pararasasingam 說。

在 Statkraft 的金融算法交易部門，算法負責計算，然后團隊根據結果做出決策。

“算法為我們提供了更大的靈活性，因為它們使我們能夠在不同的產品和市場中快速擴大規模并做出反應。對我們來說最有價值的方法是利用算法處理數據，然后由人類做出決策。我們的目標不是成為最快的，而是成為能源市場中最聰明的參與者”他補充道。

Pararasasingam 認為，未來算法將發揮越來越重要的作用。

“需要處理的數據量只會增加，因此必須以合理的方式加強和擴展處理這些數據的專業知識，”Laxman Pararasasingam 說。

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