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AI高频交易+电力现货交易 能否替代现货交易员

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发表于 2018-9-26 11:22:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 jamsren 于 2018-12-19 17:00 编辑

当电力现货交易员们沉浸在广州模拟现货交易的狂欢时,我们已经开始思考如何替代现货交易员了!AI高频交易了解一下?


DeepMind利用AI为谷歌数据中心减少40%能耗


从2016年起,谷歌就开始使用DeepMind开发的人工智能系统来防止全球的数据中心过热。迄今为止,AI推荐系统提供冷却的方案已经为谷歌的数据中心减少冷却耗能的40%。近日,DeepMind宣布,让数据中心的制冷人员进一步解放出来,让冷却工作的自动化再向前迈出一步。
升级后系统不用人工干预就能直接控制数据中心的制冷系统,而且可以被数据中心的操作专家有效监控。现在这套基于云端的创新的控制系统已经被谷歌多家数据中心应用,因此节约了大量能源。DeepMind的深层神经网络每隔五分钟就从谷歌数据中心的冷却系统中获取数据,用来预测潜在行为的不同组合对未来的能源消耗的影响。
谷歌数据中心工程师Amanda Gasparik,DeepMind研究工程师Chris Gamble,DeepMind团队负责人Jim Gao在DeepMind网站的博客中联合声明:“再小的提升也有巨大的节能效果,并且减少二氧化碳排放可以帮助抑制气候变化。”
大约2%的全球温室气体排放是由数据中心产生的,这约等于航空旅行产生的排放。谷歌拥有世界上15个最节能的数据中心,但它希望进一步减少碳排放量。
DeepMind认为,这项技术有可能被用于减少其他大型基础设施的能源消耗,其中包括英国的国家电网。
DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman在2016年连线会议上表示正在考虑如何将这项技术更广泛地扩展到国家电网和其他大规模基础设施,这些基础设施本质上具有相同的特点。所有算法本质上都是通用的,所以给定一些数据库就能够基于输入来训练算法,开发模型,预测输出结果。如果给予一些控制权限,应该也能够提供类似的各种性能。
几个月后,DeepMind的首席执行官兼联合创始人Demis Hassabis证实,DeepMind一直在与国家电网进行谈判。他在英国《金融时报》中表示:“在没有新的基础设施的前提下,英国能源使用量的10%可以被削减,那将是一件好事。”


Aidyia利用AI管理所有对冲基金交易


对冲基金依赖计算机辅助交易的历史由来已久。但是,典型的系统化基金的收益并没有比人工操作的基金效益好。


图:红线计算机处理的基金,蓝线所有对冲基金

在最近几年,此类基金开始移向真正的“机器学习”,这样人工智能系统就能够以更快的速度来研究更大量的数据,并且通过数据分析来自我提高。纽约一家名为 Rebellion Research 的研究机构就使用了一种名为”贝叶斯网络”的机器学习系统,用大量的计算机来预测市场趋势,寻找准确的交易时机。
当然,其他人工智能基金公司的 AI 也是在几百台甚至几千台电脑上运行的。其中需要注意的是,他们所使用的技术中包括一种名为”进化计算(evolutionary computation)”的技术。进化计算的想法来自于基因进化和深度学习,它可以用来识别图像、识别文字以及完成一些任务,Google 和微软等公司都已经使用了这一技术。


摩根大通计划在2018年将LOXM(AI)从欧洲业务扩展至亚洲及美国地区


摩根大通全球股票电子交易负责人Daniel Ciment在英国《金融时报》中表示,内部代号为LOXM的人工智能(AI)从一季度起已经在欧洲股票算法业务中投入使用,计划在四季度将其运用扩展至亚洲及美国地区。据他介绍,LOXM的工作就是用最快的速度、以最优价格来执行指令。

LOXM并非只是机械地执行,它的特色在于能够利用“深层强化学习”方法,从过去几十亿条实盘和模拟盘的历史交易中进行学习总结,归纳经验和教训,以解决更加复杂的问题,比如怎样才能在不惊扰市场价格的情况下大量抛售股票。这种定制化交易服务以前是人工来做的,现在人工智能就能做,而且经手交易规模更大、更有效率。除了执行交易指令,人工智能还有很多其他的潜在用途,比如自动进行对冲操作或者做市。
不过,与其他一些私人银行提供的机器人投资顾问不同的是,摩根大通的LOXM没有做决策的能力,无法决定买卖标,它的作用仅仅是帮助如何买入卖出。而且,只有客户点头同意,摩根大通才会动用机器人。
这家全球收入最高的投行认为,他们是全华尔街第一家启动人工智能来执行交易的机构。如果对手想要赶上他们,那得耗时18至24个月,并且需要投入数以百万计的资金。至于摩根大通为何要动用人工智能,除了提高交易效率之外,更大的考虑可能是在整个金融业FICC收入持续下滑的背景下尽可能地从现有业务中挤压出更多利润。
越来越多投资银行开始使用人工智能、自动化和机器人技术来帮助削减成本、消除耗时的日常工作。瑞银最近部署了人工智能来处理客户的盘后交易分配申请(Post Trade Allocations),每个任务可节省多达45分钟的人工劳动。瑞银还引入AI来帮助客户交易波动性。
今年3月,全球最大资产管理公司贝莱德就开掉了7个基金经理,转而用计算机算法作出的量化投资策略来取代。


现货交易来了,交易员们能否承担得起为企业盈利的责任


最近广州现货市场开始模拟试运行了,下一步其他7个省份也要开始试点,现货交易已经不远了。在现货交易环境下,由于交易品种繁多、交易频次大、交易周期短,这将给售电公司和电厂企业交易员们带来新的挑战,交易员的操作将直接影响到售电公司和发电企业的收益,交易员们能否承担得起这份责任?因此,如果没有一套可靠的智能系统帮助我们去分析、测算、预测电力需求和价格,那么充分解读未来的现货市场交易规则,了解每个交易品种特性,培养成熟的交易团队,掌握熟练的交易技巧将是未来现货交易工作的重中之重。相反地,如果售电公司和发电企业像券商和投行那样拥有人工智能AI交易员,那就不需要一个庞大的交易团队了。这个刚出现的职业将变得岌岌可危!


近日,国家能源局南方监管局会同广东省经济和信息化委员会、广东省发展改革委联合发布联合发布《关于征求南方(以广东起步)电力现货市场系列规则意见的通知》,印发《广东电力市场运营基本规则(征求意见稿)》和配套的关键实施细则,这也标志着我国首部电力现货市场交易规则的正式问世。      
根据规则,广东电力市场将形成“中长期+现货”的市场体系,包含基于差价合约的日以上周期的中长期电能量市场和全电量竞价的日前、实时现货电能量市场。同时,发电侧以发电机组对应上网节点的节点电价作为现货电能量市场价格,用户侧以全市场节点的加权平均综合电价作为现货电能量市场价格。
未来售电公司的技术发展方向已经非常明晰:拥有科学高效的用户数据管理体系,不断完善的数据分析能力和价格预测能力,新颖的商业模式和灵活的经营策略,可信度高的辅助交易工具。
可见,随着现货市场的展开,大量的数据交互和分析的需求将使可深度学习的人工智能技术支持系统成为刚需。若售电公司无法实现各家平台与交易中心的数据库的对接、高精度的电价预测及客户用电量的预测,可能会面临高昂的人力成本,甚至业务亏损。因此,售电公司和发电企业可根据自身情况,针对性地开发一套可深度学习的人工智能系统,作为辅助交易工具,通过庞大的电力交易数据库来使自己的人工智能AI系统变得越来越聪明。


现货市场初期--售电公司无法精准预测电价和负荷


面对海量复杂数据的现货市场,售电公司首先要完善自身的管理流程。若现货交易中心的数据接口可以对售电公司开放,将为售电公司的日常操作带来极大的便利。届时,人工智能系统将派上很大用处。目前所有的售电平台数据都依靠人工手动录入系统,这给售电公司带来了很大的困扰,无形之中降低了工作效率和数据处理的效率,这无法满足现货交易高频的数据变化,也给售电公司预测电价和用能情况带来很大影响。

从文件所提供的数据接口看出,目前售电公司预测电价的方式都比较简单,还难以实现对电价的精准预测,而对客户电量的准确预测离不开数据采集系统。在此基础上,能否将中长期合约与日前电价或分时电价的预测进行有机结合,将直接影响到售电公司的盈利能力。
电力现货交易市场需要交易员准确预测未来一段时间的电价变化的趋势,以市场最低的价格买到自己需要的电量。对于交易员,这意味着更大的挑战,也意味着公司要为人为因素可能带来的亏损而承担风险。但是,投资人工智能AI交易系统将会大大降低人为操作失误而带来的种种风险并提高售电收益率。


现货市场后期--AI交易员将不可或缺     


未来,完善的现货市场将迎来更精细的数据运算、更系统的用户管理、更高频的交易决策、更紧密的合作关系,这也将给售电公司的管理能力、决策能力、资源整合能力带来更高的要求。虽然现在预估后期阶段的市场细节还为时过早,但可以预见的是,富有经验的交易决策团队和可实现高频交易的人工智能AI交易辅助工具,将成为售电公司不可或缺的战略技术配备。



依托现货环境的仿真交易模型培育人工智能(AI)交易员


市场上某公司建立了基于现货环境的仿真交易模型(三节点模型),并在前期开展了多次关于电力现货市场的仿真竞赛,积累了大量交易实战数据。以下为某电厂在同一物理模型、同一个电厂、不同的交易员以及交易策略对该电厂的收益的影响。


图:不同交易员操作模拟现货交易的收益情况

(来源:汇电云联)

从上表可看出,物理模型、交易规则不变的情况下,同一电厂不同的交易员,带来的收益(亏损)有着天壤之别。其中,有人最高亏损高达5000万元,也有人最大获利达到2700万元。如何规避由人为因素带来的亏损风险在后期的现货交易市场变得尤为重要。


现在,有了人工智能AI系统,这一风险将变得相当可控。我们可以基于市场上某公司的模拟交易平台去设计属于我们自己的AI人工智能交易员,通过平台的模拟交易数据不断去训练AI交易员,可以通过不断升级模拟平台的复杂交易环境来使AI交易员变得更加智能,从而适应未来复杂的现货交易环境,为企业带来更加丰厚的回报。
广东省电力现货市场运行之后,物理模型的复杂程度将远超仿真竞赛所采用的三节点模型,另外,电力供需、电网方式、天气等外部环境以及市场成员的博弈行为将使整个市场环境变得极其复杂。这就要求交易员对现货市场规则、交易品种非常了解,并且掌握熟练的交易技巧,同时有效利用人工智能AI交易辅助决策工具,才能在现货环境下最大程度的规避风险,提升盈利能力。
如果现在不开始着手训练人工智能AI交易员,那么将来必定要花更大的代价去追赶!




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