被算法改变的电力交易

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市场的这种波动，本质上反映了其对不断变化的自然条件以及波动的市场需求的高度依赖。马德里太阳能电池板上阳光强度的细微变化、北海风力涡轮机角度的调整，又或是德国南部工厂新增的订单等看似微小的因素，都有可能对市场的波动产生影响。

市场复杂性的提升以及数据量的大幅增长，使得复杂的交易算法变得愈发关键。这无疑为像InCommodities这样能够设计并成功部署这些算法的交易商创造了更多的发展机遇。

安德森指出，随着可再生能源发电量的持续增加，产生的数据量也会越来越多。他强调：“我们必须具备应对数据不断增长的能力。”

新兴市场的涌现，体现了欧洲能源生产模式的变革。20年前，欧洲大陆的能源供应中，来自可再生能源的占比不足10%，而如今这一比例已超过25%。

在欧洲大陆最大的电力消费国德国，市场能源现货价格波动幅度极大，电力供应过剩时价格可能为负，而在阳光不足、风力微弱的“暗淡风”天气里，每兆瓦时的价格则可能飙升至600欧元以上。

丹麦商品交易所战略副总裁Mads Schmidt Christensen称，要实现对可再生能源生产的精准预测、有效平衡和合理优化，需要付出“巨大的努力”。他还补充道，交易员们需要密切监测一系列短期因素，比如云层的厚度、风向的细微变化，以及冰层对风力涡轮机运行的影响等。

他指出：“随着可再生能源在能源构成中的占比持续攀升，实时平衡能源市场的需求也会日益迫切。”

在市场复杂程度不断提升的当下，交易员们也愈发需要具备在最后时刻灵活调整仓位的能力，以便应对可能出现的各种意外情况。

荷兰消费者和市场管理局（ACM）的报告预测，随着人工交易的竞争力逐渐下降，自动交易在交易量中的占比将持续上升。而且，算法的复杂程度也在不断提升，在某些情况下，算法已具备边运行边学习的能力。该研究认为，这种算法有助于提升市场的流动性，使价格形成机制更加高效。

InCommodities于2017年正式进入市场。安德森表示，公司秉持着一个“核心信念”，即技术与算法是引领公司前行的关键“方向”。

他指出，能源市场的走向受到多种因素的综合影响，其中包括地缘政治局势的紧张程度、各类新闻资讯、政策的制定与监管措施、技术的进步发展、需求的灵活变化、宏观经济环境以及物理条件等。

安德森提到：“算法能够帮助我们梳理海量数据，筛选出其中的关键信息，并清晰地了解这些信息对价格的影响机制。”

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