El comercio de IA está desempeñando un papel cada vez más importante en las facturas energéticas de Europa

(Bloomberg) — Un comerciante de energía danés analiza alrededor de 30 millones de puntos de datos al día tratando de predecir cómo la expansión de la capa de nubes en España y el aumento de las temperaturas en Alemania afectarán 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 IA y el aprendizaje automático para ganar dinero y, en el proceso, ayudan a determinar los precios que finalmente pagan los hogares y las empresas.

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 más grande de Europa para operaciones a corto plazo, las operaciones 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 Plessy, director de inversiones de Trailstone Group, que utiliza inteligencia artificial para administrar activos renovables, pronosticar el clima y predecir los niveles de precios. «Es difícil, pero realmente creemos que hay una gran cantidad de espacio».

Este esfuerzo se ha vuelto aún más urgente a medida que el continente intensifica su dependencia de la energía renovable intermitente. El suministro podría cambiar drásticamente si las nubes se asientan sobre las granjas solares o los vientos barren el Océano Atlántico. En Alemania, los precios de la electricidad cayeron a un mínimo histórico de menos 500 euros por megavatio-hora brevemente por la tarde, cuando la demanda del fin de semana a principios de este mes se vio eclipsada por un aumento de la energía solar.

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Este tipo de volatilidad y la enorme cantidad de datos necesarios para rastrear la oferta y la demanda abren 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 hacer frente a los cambios de precios.

Los comerciantes de energía forman parte de las complejas interdependencias que mantienen en funcionamiento la red energética de Europa. Ayudan a mantener la red equilibrada al desviar la energía hacia donde más se necesita y obtener un margen al adelantarse al mercado. La volatilidad experimentada durante la crisis energética del año pasado es algo bueno para estas empresas, y las ganancias de MFT para 2022 aumentaron más de ocho veces 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 la fiebre 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 Commerfeld, jefe de operaciones intradía de Danske Commodities A/S. Pero incluso en tales escenarios, «los algoritmos seguirán contribuyendo a proporcionar liquidez y mitigar la volatilidad de los precios».

La empresa danesa obtuvo un beneficio de 2.250 millones de euros el año pasado, frente a los 265 millones de euros de 2021, a medida que subían los precios de la electricidad y el gas.

Si bien el comercio automatizado ocurre en todos los tipos de mercados, desde acciones y bonos hasta petróleo y metales, es la cantidad de datos sobre la oferta, la demanda y la infraestructura 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 un corte de energía está en juego, es probable que las computadoras desempeñen un papel cada vez más importante con el tiempo.

«Lo bueno de las algas es que también aprenden sobre la base de los datos de entrenamiento», dijo Kummerfeld de Danske. “Entonces, la próxima vez que el mercado esté muy bajo, es probable que haya más actividad algorítmica”.

Los comerciantes más avanzados profundizan en los datos no estructurados, información que los sistemas normales no pueden capturar ni comprender fácilmente. Esto 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. Podrían ser ideas comerciales directas o indicaciones de un problema de suministro cervecero 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 mantenerse al día con los cambios en la cobertura de nubes, por ejemplo. Dado que el país planea aumentar la capacidad solar de aproximadamente 68 gigavatios a más de 200 gigavatios para fines de la década, será aún más importante detectar esos cambios.

En los últimos cinco años, la cantidad de pedidos realizados diariamente a través de Epex Markets aumentó a más de 7 millones por día desde menos de 1 millón, según datos del intercambio.

En MFT, los modelos de datos generan más de 1300 señales comerciales por día. Más que nunca, el comercio es un juego de comprensión de datos y su impacto en los mercados, dijo Jacob Goldberg, vicepresidente de comercio algorítmico de la firma.

Pero no hay sustituto para el conocimiento y la experiencia humana. Los comerciantes aún tendrán que trabajar y perfeccionar los modelos informáticos.

“Aún se necesita una comprensión profunda del mercado para aprovecharlo al máximo”, dijo Guldberg.