Algorithmes pour le « trading » des marchés d’énergie

L’étude des données historiques des marchés, obtenu par des analyses de type conventionnel, permet de dégager une nouvelle méthode basée sur les données. En effet, grâce à des modèles mathématiques évolués il est possible d’intégrer les informations d’analyse technique comportementales et de fondamentaux. On identifie ainsi des nouvelles corrélations entre les données et par conséquent des nouvelles stratégies de participation au MJA (marché du jour avant), MJ (marché du jour) et du MSR (marché des services de répartition).

Hera Trading

 

Objectifs

Augmenter les profits en provenance des activités de « trading »

Obtenir en avance les informations optimales pour participer de manière efficace au MJA

 

Méthode

Lancement d’une recherche pour déterminer les variables « input » les plus conformes au model prédictif de « Machine Learning ». Model capable de combiner ces variables et fournir les KPI nécessaires pour les décideurs et les opérateurs des marchés.

 

Résultats

Cette recherche quantitative a permis d’améliorer les profits des activités de « Trading » sur le marché de l’électricité.