مایکل مالکورپس
بازارهای انرژی درون روز اروپا در سال‌های اخیر به هم پیوسته‌تر، نقدشونده‌تر و بی‌ثبات‌تر شده‌اند. این روندها ریسک جدیدی را به استراتژی های آربیتراژ درون روزی وارد کرده اند - اما آنها همچنین فرصت هایی را برای معامله گران باهوش نشان می دهند.
در N-SIDE، ما با توسعه فناوری جدید به این روندها پاسخ داده‌ایم تا به شرکت‌کنندگان در بازار کمک کنیم تا ارزش استراتژی‌های آربیتراژ بازار انرژی روزانه خود را به حداکثر برسانند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین ما قادر به پیش‌بینی قیمت‌های انرژی درون روز در بازارهای خاص (و همچنین پراکندگی بین بازارهای مختلف) برای شناسایی استراتژی‌های آربیتراژ احتمالی و ارائه توصیه‌هایی هستند که به اطلاع‌رسانی تصمیمات تجاری کمک می‌کنند.
اخیراً یک وبینار در این زمینه برگزار کردیم. می توانید پخش کامل را از اینجا تماشا کنید.
در این مقاله به یکی از مهمترین سوالات در این زمینه پاسخ خواهیم داد:
آیا واقعاً می توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای حمایت از استراتژی معاملاتی در بازارهای انرژی درون روز استفاده کرد؟
چالش های استفاده از هوش مصنوعی در آربیتراژ انرژی درون روز
پیش بینی چگونگی نوسان قیمت انرژی ساعت به ساعت همیشه چالش برانگیز بوده است. اکنون، با افزایش نوسانات ناشی از انرژی‌های تجدیدپذیر و عوامل دیگر، دشوارتر از همیشه است.
قیمت برق به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله:
- بار
- درجه حرارت
- تولید تجدیدپذیر
- شاخص های فنی قیمت
- قیمت های بازار
- عوامل دوره ای (به عنوان مثال، زمان روز، هفته، سال)
فناوری یادگیری ماشینی برای ایجاد پیش‌بینی‌های مبتنی بر ورودی‌های بزرگ و پیچیده ایده‌آل است. اما برای ایجاد یک پیش‌بینی مفید و دقیق، بسیار مهم است که الگوریتم یادگیری ماشین از تابع هدف صحیح استفاده کند، از ویژگی‌های ورودی صحیح استفاده کند و در یک محصول قابل استفاده در دسترس باشد.
علاوه بر این، شفاف بودن الگوریتم بسیار مهم است تا کاربر بتواند نحوه انجام پیش‌بینی‌ها و محرک‌های اصلی مقدار پیش‌بینی‌شده را درک کند.
چگونه پیش بینی آربیتراژ انرژی درون روز هوش مصنوعی کار می کند
در N-SIDE، ما از تخصص عمیقی در مدل‌سازی ریاضی پیشرفته و صنعت انرژی جهانی بهره بردیم تا پلتفرم پیش‌بینی انرژی خود را توسعه دهیم، که قادر به پیش‌بینی بسیاری از بازارهای کوتاه‌مدت (از جمله آربیتراژ روزانه) است.
در اینجا نحوه غلبه بر چالش‌های اصلی پیش‌بینی بازار انرژی درون روز آمده است:
انتخاب تابع هدف صحیح
در زمینه یادگیری ماشینی، "عملکرد هدف" به مقداری اشاره دارد که می‌خواهید با الگوریتم خود به حداکثر یا حداقل برسانید.
در بسیاری از برنامه های پیش بینی کننده ، هدف این است که به سادگی دستیابی به دقیق ترین پیش بینی (یعنی عملکرد هدف ، به حداقل رساندن واگرایی بین پیش بینی و واقعیت باشد). با این حال ، وقتی صحبت از داوری می شود ، دقت در بعضی از محدوده ها از سایرین مهمتر است.
در حالی که مقادیر ممکن زیادی در پیش بینی وجود دارد ، برای معامله گر ، فقط سه نتیجه استراتژیک وجود دارد. آیا آنها باید بخرند ، بفروشند یا نگه دارند؟
در پیش بینی بازار قدرت داخل ، این نیاز یک بازده سه گانه است.
این مثالها قیمت برق را در بازار داخلی آلمان برای یک روز معین در ماه مه 2021 نشان می دهد. همانطور که می بینید ، اگر الگوریتم می تواند روند بازار را با اطمینان معقول پیش بینی کند ، می توانید درآمد اضافی زیادی ایجاد کنید!
نمونه ای از قیمت های واقعی برق در بازار داخلی آلمان.
از آنجا که خروجی سه گانه است (خرید ، فروش یا نگه داشتن) ، هدف از الگوریتم ارائه دقیق ترین پیش بینی در همه موارد نیست. نکته مهمتر این است که ما سود حاصل از استراتژی را بهینه می کنیم ، که مستقیماً با جهت ارائه شده توسط الگوریتم مرتبط است. آیا بازار بالا می رود ، پایین می رود یا یکسان می ماند؟
با این کار به عنوان عملکرد عینی ، معامله گر قادر خواهد بود با اطمینان از استراتژی توصیه شده برای به حداکثر رساندن سود خود استفاده کند.
با استفاده از ویژگی های ورودی صحیح
همانطور که بحث شد ، بسیاری از عوامل بر قیمت انرژی داخل کشور تأثیر می گذارند. با استفاده از تخصص صنعت خود ، ما توانستیم ویژگی های ورودی را انتخاب کنیم که معتقدیم به احتمال زیاد بر پیش بینی تأثیر می گذارد ، سپس فرضیات خود را با آموزش مدل آزمایش می کنیم.
پیش بینی بازار انرژی Intraday آلمان N-Side از انواع ویژگی های ورودی استفاده می کند ، از جمله:
- اصول (مقادیر عرضه و تقاضا مانند مصرف ، تولید ، بار باقیمانده و روند)
- اطلاعات مربوط به بازار (به عنوان مثال ، آخرین قیمت های داخلی در این بازار و بازارهای همسایه ، روند قیمت)
- شاخص های فنی (شاخص های درک و پیش پردازش مانند میانگین حرکت ، RSI ، MACD ، تغییر شکل مجدد و ترکیب)
ساخت یک محصول قابل استفاده
توسعه و آموزش الگوریتم یادگیری ماشین یک چیز است-ارائه توصیه های استراتژی داوری در زمان واقعی چیز دیگری است.
در N-Side ، ما تجربه عمیقی در توسعه نرم افزار کاربر پسند داریم. برنامه پیش بینی انرژی ما از طریق یک سرور وب یا API REST در دسترس است ، بنابراین می توانید به راحتی بینش های آن را در گردش کار موجود خود ادغام کنید.
نمونه ای از پیش بینی N-Side (در زیر) در مقایسه با داده های واقعی (فوق)
اطمینان از شفافیت الگوریتم یادگیری ماشین
چگونه توانستیم مفروضات خود را در مورد اینکه کدام ورودی ها بر پیش بینی تأثیر می گذارند تأیید کنیم؟
برخی از برنامه‌های یادگیری ماشینی از جلوه جعبه سیاه رنج می‌برند - به این معنی که درک نحوه ارتباط ورودی‌ها و خروجی‌ها برای کاربر غیرممکن است.
در N-SIDE، ما معتقدیم که شفاف بودن الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است، به‌ویژه زمانی که پیامدهای مالی مهمی داشته باشند (مانند این مثال). برای دیدن داخل جعبه سیاه، تکنیکی به نام انبساط چند قطبی را توسعه دادیم. در این مقاله می توانید در مورد انبساط چند قطبی بیشتر بدانید:
درباره نویسنده
مایکل با سابقه‌ای در مهندسی کسب‌وکار و قرار گرفتن در معرض استارت‌آپ‌های مختلف تحلیلی پیشرفته، علاقه‌مند به بخش انرژی و توسعه راه‌حل‌های نوآورانه برای تسریع انتقال انرژی است. او پس از تمرکز شدید بر توسعه فعالیت‌های انرژی N-SIDE نسبت به انواع مختلف بازیگران، اکنون تخصص خاصی در راه‌حل‌های پیش‌بینی انرژی برای فعالان بازار دارد. مایکل اکنون تیم پلتفرم پیش بینی انرژی در N-SIDE را رهبری می کند.
هوش مصنوعی
چگونه از جعبه سیاه هوش مصنوعی در پیش‌بینی سری‌های زمانی انرژی اجتناب کنیم؟
هوش مصنوعی (AI) نقش رو به رشدی را در عملیات روزمره صنایع حیاتی ایفا می کند. امروزه از الگوریتم های یادگیری ماشین برای غربالگری استفاده می شود.
وبینار
قیمت کوتاه مدت برق: چگونه هوش مصنوعی می تواند به شما در ایجاد اعتماد در نوسانات فعلی بازار کمک کند
پیش بینی شما دقیق استاما آیا می توان به آن اعتماد کرد؟با استفاده از هوش مصنوعی سطح اطمینان را به پیش بینی خود اضافه کنید
"پیش بینی ریسک عدم تعادل": یک رویکرد نوآورانه برای حل مشکلات آربیتراژ کوتاه مدت بازار، در حال اجرا بر روی پلت فرم پیش بینی انرژی N-SIDE
تا به حال به این فکر کرده اید که آیا هوش مصنوعی می تواند به طور کامل از شما در آربیتراژ بین بازارهای روز آینده و عدم تعادل حمایت کند؟N-SIDE در طول سال ها توسعه یافته است.
