*Авторская колонка Тима Пауэрса, ведущего специалиста практики «Ресурсы, трейдинг и коммерция» Accenture

Когда я поднимаюсь по лестнице и поворачиваю за угол, у меня учащается пульс, и повышается уровень адреналина в крови. И я ничего не могу с собой поделать; энергетика и атмосфера торгового зала всегда приводят меня в возбуждение и заставляют учащенно биться сердце. Картинки, звуки, нервная энергетика и атмосфера соперничества – то, что навсегда остается в памяти любого бывшего трейдера.

Но когда я вхожу, меня поражает то, что я бы назвал… относительным спокойствием. Есть белый шум, из-за того, что трейдеры, планировщики и аналитики общаются между собой, но намного сдержаннее и организованно. Что случилось с брокерами, которые раньше сидели и выкрикивали в телефонную трубку цены покупки или продажи? А где диспетчеры, громко сообщающие последние важные новости о тех или иных генерирующих мощностях трейдерам, торгующим за наличный расчет? Где летающие по торговому залу футбольные мячи во время рыночного затишья?

Потом меня осенило. Это результат все более тесного взаимодействия машин и людей в торговом зале биржи и, что более важно, ускорения развития технологий. Да, электронные платформы уже стали стандартом, когда я еще торговал, и у нас в арсенале был ряд сторонних инструментов, позволяющих получать общую информацию о рынке. Но сегодня технологии, быстро изменившие бизнес энерготрейдинга в целом, уже охватили весь процесс торгов:

  • Электронные торговые площадки
  • Сторонние аналитические платформы
  • Программы алгоритмического трейдинга
  • Модели оптимизации и прогнозирования активов с применением средств машинного обучения и искусственного интеллекта.

Все работает незаметно и автоматически выполняет определенные задачи или с помощью нажатия пары клавиш на клавиатуре и кликов мышкой.

Новое поколение энерготрейдеров

Когда я встречаюсь с начальником отдела и ее «трейдерами», мне сразу становится понятно, что я стою перед группой специалистов, которая в прошлом представляла бы собой нечто иное.

Я не мог не заглянуть в их мониторы за их спинами. Да, я вижу там знакомый экран торговой системы МБК и непременное окно со сводкой метеослужбы, но замечаю также экраны с кодом на Python или SQL, файлы CSV с бесчисленными строками данных и экраны с визуализацией, больше напоминающей статистику по стероидам.

Кресла трейдеров все чаще занимают специалисты по обработке данных, специалисты по анализу количественных данных или системные трейдеры, а лидеры рынка все больше инвестируют в продвинутую аналитику и расширение своих торговых возможностей на базе современных технологических решений, включая:

  • Корпоративные аналитические платформы
  • Интегрированные озера данных
  • Облачные вычисления и поддерживаемые приложения

Зеленая энергетика и взаимодействие машины и человека

Возобновляемые ресурсы, будь то ветер, солнце или гидроэнергетические ресурсы, доминируют в ландшафте как в прямом, так и в переносном смысле. К ним постепенно добавляются находящиеся на подъеме технологии, включая ресурсы по аккумулированию электроэнергии, распределенные источники энергии и виртуальные электростанции в сочетании со становящимися все более «умными» приложениями для управления распределенной сетью. И что их всех объединяет? Вариативность и сложность. Прошли времена больших объемов генерации базовой энергетической нагрузки, обеспечивавшей стабильные и постоянные показатели производства электроэнергии, которым было легко управлять в зависимости от потребности в энергии. Теперь мы имеем дело с высоко вариативной энергосистемой, включающей в себя технологии «умных сетей» и Интернета вещей (IoT), а также с необходимостью прогнозирования входящих и исходящих потоков в сеть и влияния вариативности между ними.



Интересно, что наблюдаемый нами сегодня переход к «более экологичной» энергетике, помог ускорить и активное использование связки «машины + люди» в энерготрейдинге. Почему? Главным образом из-за сложности, скорости и необходимости первыми улавливать сокращающиеся запасы энергии и редкие возможности для проведения арбитражных сделок.

Что усложняет ситуацию? Различие в эксплуатационных характеристиках возобновляемых ресурсов и необходимость нивелирования их влияния на энергосистему в целом. Если ранее в проводимом анализе фундаментальных факторов в центре уравнения ценообразования на рынке находился спрос и расход топлива, то сейчас необходимы еще и средства для анализа и понимания таких категорий как:

  • Прогнозирование объемов возобновляемой генерации (ветер, солнце, гидроэнергетика)
  • Моделирование передачи электроэнергии (расчет цены в условиях перегрузки, потоки электроэнергии)
  • Прогнозирование спроса и предложения
  • Рынки дополнительных услуг

Данные

И последняя часть этой головоломки – данные. То, как публичные, частные и альтернативные данные, доступные в формате структурированной и неструктурированной информации в виде пакетных загрузок, плоских файлов, данных, получаемых в режиме реального времени или потоковой передачи, применяются в приложениях для трейдинга, является отличительным преимуществом участников рынка.

IoT-датчики, подключенные активы и программные средства сегодня позволяют собирать огромные объемы обновляемой информации, которую специалисты по обработке данных могут использовать для создания конкурентного преимущества для владельцев и операторов активов.

Модели прогнозирования с использованием средств машинного обучения, синхронизированные с программами алгоритмического трейдинга и оптимизации, используют эти рабочие данные для формирования стратегий, максимизирующих рыночный доход, и определения возможностей проведения арбитражных сделок. Данные – это такой же актив, как металлоконструкция, квалифицированный персонал или наличность на балансе вашей организации .

Итак, какое все это имеет значение для энерготрейдеров?

  • Инвестируйте в цифровые кадры: ведущие трейдерские компании расширяют свои ресурсы в сторону STEM-компетенций (наука, технологии, инженерия и математика). В объявлениях о вакансиях, особенно если речь идет о младшем персонале, таких как биржевые или бизнес-аналитики, среди обязательных требований теперь указываются навыки программирования, математические знания или определенные способности в области разработки технологий; а в ряде случаев требуются, как минимум, два из перечисленных трех навыков. «Трейдеры» сегодня это опытные специалисты по обработке данных энергетического рынка или математики, разрабатывающие инструменты для алгоритмического трейдинга и оптимизации активов для поддержки исполнения контрактов как в ручном, так и автоматическом режиме. Границы обязанностей, которые традиционно делили между собой трейдеры, группа фундаментального анализа и ИТ-департамент, уже размыты из-за того, что сотрудники подразделения трейдинга принесли эти знания в работу фронт-офиса.
  • Принять передовые технологии и системы: смерть электронных таблиц. Да, я знаю, настраиваемые электронные таблицы по-прежнему популярны среди трейдеров и в коммерческих отделах. Но организации должны встать на путь цифровой трансформации с переходом к аналитическим платформам и интегрированным озерам данных, поддерживаемым соответствующими мощностями, скоростью и масштабируемостью облачных технологий. Невероятный объем информации, многообразие данных и скорость, с которой они могут быть доступны, требуют от организаций разработки комплексного плана использования данных как актива. Созданные на платформе расширенные инструменты визуализации предоставляют всем заинтересованным сторонам подробную бизнес-информацию и соответствующие аналитические выводы для принятия более уверенных управленческих решений и действий на рынке.
  • Использование данных как конкурентное преимущество: одно дело – собирать и хранить данные, чтобы использовать их для послеоперационной бизнес-отчетности, и совсем другое – уметь эффективно интерпретировать и превращать данные в инструмент к действию. Сбор данных об объемах природного газа, прокачиваемого по газопроводам, может оперативно предупредить трейдеров о важных изменениях в спросе, добыче или ограничениях, влияющих на рыночные цены. С помощью данных IoT-датчиков, показывающих уровень вибрации турбины на электростанции, можно прогнозировать вероятности простоев, что позволит управляющим активами корректировать свои стратегии предложения, чтобы снизить финансовые риски в случае выхода из строя турбины. Рост использования альтернативных данных, таких как сообщения в Твиттере, заголовки новостей и спутниковые фотографии, позволяет получать более полное представление о рыночных тенденциях, изменениях ситуации и балансе спроса и предложения.

Использование искусственного интеллекта и продвинутой аналитики ведет к переосмыслению энерготрейдинга в целом, и те, кто сможет эффективно и результативно масштабировать и применять подобные технологии, получат конкурентное преимущество на рынке.

Для получения более подробной информации по данной теме вы можете связаться с Тимом Пауэрсом.

Тим Пауэрс

Ведущий специалист практики – Ресурсы, трейдинг и коммерция

Больше информации по теме

От нефтедобычи к производству электроэнергии: разумный ход?
2021 год — время перемен