一位丹麦能源交易员每天处理约3000万个数据点，试图预测西班牙的云层覆盖和德国飙升的气温可能会如何影响法国和欧洲其他地方的电价。

在该地区1.3万亿欧元的电力市场中，MFT Energy A/s和其他十几家交易公司越来越多地采用人工智能和机器学习来赚钱，并在这个过程中帮助制定最终由家庭和企业支付的价格。

MFT去年近一半的电力交易是通过算法完成的，而且这一趋势还在上升。在欧洲最大的短期交易交易所巴黎Epex Spot SE，去年自动化交易占交易的60%，高于2021年的55%。

Trailstone Group首席投资官Brad Blesie表示，算法交易“确实将是保持竞争优势的一项要求”，该公司使用人工智能管理可再生资产、预测天气和预测价格水平。“这很难，但我们确实认为有巨大的空间。”

随着欧洲大陆加大对间歇性可再生能源的依赖，这项工作变得更加紧迫。如果太阳能发电场上空乌云密布或阵风席卷大西洋，供应可能会剧烈波动。在德国，电价在下午短暂跌至每兆瓦时负500欧元的创纪录水平，本月早些时候，太阳能的激增超过了周末的需求。这种波动性和追踪供需所需的大量数据为足够精明的交易员提供了有利可图的机会，他们可以利用卫星图像、天气模式甚至社交媒体帖子来提前了解价格变化。

能源交易商是维持欧洲电力网络运行的复杂互连的一部分。它们通过将电力转移到最需要的地方来帮助保持电网平衡，并通过领先市场来赚取利润。像去年能源危机期间那样的波动性对这些公司来说是件好事，MFT 2022年的利润增长了八倍多，达到5.76亿欧元（6.27亿美元）。

但自动化系统并不完美。在德国太阳能激增期间，人类交易员需要在管理一个过于复杂的情况下发挥更大的作用，而不能完全由软件程序来处理。

丹斯克商品公司（Danske Commodities A/S）日内交易主管Tim Kummerfeld表示：“可以公平地说，在这些非常极端的日子里，将使用更少的算法，这是历史上第一次。”但即使在这种情况下，“算法仍将有助于提供流动性并抑制价格波动。”随着电力和天然气价格飙升，这家丹麦公司去年盈利22.5亿欧元，高于2021年的2.65亿欧元。

虽然机器人交易发生在从股票、债券到石油和金属的各种市场，但供应、需求和基础设施方面的数据量是电力市场的与众不同之处，尤其是在欧洲，国家电网之间的互联造成了瓶颈。即使在紧急情况下，当停电悬而未决时，随着时间的推移，计算机也可能发挥越来越大的作用。Danske的Kummerfeld说：“算法的好处在于它们还可以根据训练数据进行学习。因此，下次市场出清如此之低时，可能会有更多的算法活动。”

最先进的交易员会挖掘非结构化数据，这些信息不容易被正常系统消化或理解。其中包括多种语言的文本、图片、来自不使用国际会计准则的地方的财务报告，甚至还有轶事。

MFT的交易员通过他们办公桌上十几个屏幕上的界面获得大量信息。信号以图形、数字或简单文本的形式出现。它可以是直接的贸易想法，也可以是欧洲某个地方酿酒供应问题的迹象。

在德国，市场波动如此之快，以至于人类交易员在大多数情况下无法跟上，例如云量的变化。随着德国计划在本十年末将太阳能发电量从约68 GW增加到200 GW以上，发现这些变化将更加重要。

根据交易所的数据，在过去五年中，Epex盘中提交的订单数量从每天不到100万份跃升至每天700多万份。

在MFT，数据模型每天创建1300多个交易信号。该公司负责算法交易的副总裁Jacob Guldberg表示，交易比以往任何时候都更像是一场了解数据及其对市场影响的游戏。但人类的知识和经验是无法替代的。交易员们仍需对计算机模型进行操作和微调。Guldberg说：“你仍然需要对市场有深入的了解，才能充分利用它们。”