Algoritmetrading:
Rollebyttet

I alle markeder er kunnskap avgjørende for å gjøre en god handel. Statkraft tar i bruk kunstig intelligens og maskinlæring for å kunne handle raskt i energimarkedet.

Digitalisering endrer måten vi jobber på i alle områder av arbeidslivet. Kraftmarkedet er ikke noe unntak.

– Mennesker og maskiner har rett og slett byttet roller. Frem til nå har menneskene gjort mye operasjonelt arbeid selv – vi har sittet på kontorplassene våre og punchet inn priser dag etter dag. Ved å hente inn markedsdata kan vi nå lage algoritmestyrte tradingstrategier. Så kan de fortelle oss om, og når, vi for eksempel bør kjøpe kraft i Tyskland eller Norden eller gass i Storbritannia, sier Arne Jørund Haugland, leder av enheten for digitalisering og algoritmetrading i Statkrafts forretningsområde Marked og IT.

Inntoget av fornybare kraftkilder som sol og vind har gjort energimarkedet mer værdrevet og dermed mer ustabilt.

– Derfor er det mye vanskeligere å forutsi hvor mye strøm som vil bli produsert i visse tidsperioder. I et slikt kortsiktig marked blir behovet større for å kunne ta raske avgjørelser, og det er maskiner bedre egnet til enn mennesker, sier han.

(Video: Oda Hveem)

Nysgjerrig og kreativ

Hauglands digitaliseringsteam kombinerer teknologien innenfor algoritmetrading med kunstig intelligens og maskinlæring for å fullautomatisere handelsprosessen.

– Det innebærer at maskinene ikke bare forteller oss hva vi bør handle og når, men at de også tar avgjørelsen for oss. Menneskenes rolle blir dermed å overvåke systemene og utvikle dem videre, sier han.

Algoritmetrading gjør altså energihandelen raskere og mer effektiv. Det har sine fordeler. Se for deg et industriselskap som har fått en stor bestilling på aluminium – nok arbeid til å holde verket i drift et helt år.

– Selskapet er avhengig av å kjøpe inn den strømmen som trengs for å holde driften i gang. Tidligere ringte de hver dag til en kraftleverandør og fortalte hvor mye strøm de ville ha behov for akkurat den dagen, basert på produksjonen. I dag kan de bruke en algoritme som ikke bare vil bestemme hvor mye strøm verket vil trenge fra dag til dag, den vil også gå ut i markedet og kjøpe kraften og så melde tilbake hvordan det gikk, forklarer Haugland.

En slik modell kan overføres til alle aktører i markedet, enten de selger eller kjøper kraft.

– Vi må hele tiden overvåke og utvikle systemene, så det er ikke slik at maskinene erstatter oss. Vi må bare jobbe på en annen måte, understreker Haugland.

Illustrasjon av ulike energikilderFornybare energikilder som sol og vind er påvirket av værforholdene, noe som gjør det vanskeligere å forutsi hvor mye strøm som vil bli produsert til enhver tid. I et slikt ustabilt og kortsiktig energimarked blir behovet større for å kunne ta raske avgjørelser, og det er maskiner bedre egnet til enn mennesker. (Foto: Shutterstock)

Endeløse muligheter

En annen fordel med å bruke algoritmer er at man enkelt kan skalere opp bildet.

– Det som tidligere ofte var begrenset til et lokalt marked, kan oppskaleres til å omfatte hele verdensmarkedet. Skal du etablere deg i et nytt land, trenger du ikke lenger hyre inn like mange folk – algoritmene vil kunne tolke markedet for deg. I land med mye ineffektivitet vil raske maskiner kunne skape en verdi som vil være kostnadsbesparende både for selskapet og sluttbrukeren i markedet, sier han.

Digitalisering handler ikke om droner, kunstig intelligens og "internet of things", men om å ha en kultur for å anvende ny teknologi.

– Den teknologien vi bruker innen algoritmetrading, ble opprinnelig utviklet for finansbransjen og så overført til energimarkedet rett og slett fordi den viste seg å fungere også der. At den samme teknologien kan brukes flere steder, gjør spekteret ufattelig mye større, og mulighetene er endeløse. Du trenger ikke finne opp kruttet hver gang, i stedet kan du finne nye måter å bruke det på, sier Haugland.

Tradingrom hos Statkraft på Lilleaker.Digitalisering, algoritmer og kunstig intelligens gjør energihandelen raskere og mer effektiv. Bildet er fra tradingrommet i Statkrafts hovedkvarter på Lilleaker i Oslo. (Foto: Statkraft)

Prøving og feiling

Teamet hans jobber også med å utvikle forretningseksempler for å teste hvordan systemene kan bli enda mer effektive. Tverrfaglighet er et sentralt stikkord.

– Siden kraftmarkedet er regulert, arbeider vi sammen med advokater i compliance-avdelingen, og siden vi driver med avansert datateknologi, er vi avhengige av et tett samarbeid med IT-avdelingen. Analytikerne hjelper oss med å forstå hvordan markedet fungerer, og traderne kommer med innspill til hvordan maskiner kan utføre enda flere oppgaver. Jobben vår handler mye om å prøve og feile, få nye systemversjoner i drift så raskt som mulig og å bruke tilbakemeldingene til å utvikle systemene videre, forteller han.

At ny teknologi blir tatt i bruk i arbeidslivet og i livet for øvrig, er ikke noe nytt, poengterer han.

– Slik har menneskeheten utviklet seg til alle tider. Tenk bare på landbruket, der bøndene har gått fra å så for hånd til å bruke hest og plog og frem til i dag da maskiner gjør det meste av jobben. Kombinasjonen menneske og maskin er ingen revolusjon. Det som er spesielt nå, er at utviklingen går uendelig mye raskere enn tidligere.

Haugland mener at teknologiangsten som til tider kommer til uttrykk i offentligheten, er overdrevet.

– Det er en naturlig psykologisk reaksjon å være skeptisk til endring, men hvis vi klarer å være åpne for hva teknologien kan gjøre for oss, vil vi se at utviklingen er til det beste for alle. Jeg mener at teknologien bidrar til at menneskene virkelig kan utfolde seg – det er jo bortkastet å bruke den fantastiske menneskehjernen til kjedelige, repetitive oppgaver. La maskinene ta seg av det, så kan vi drive med morsommere ting!

Arne Haugland på Technoport 2019Arne Jørund Haugland var blant foredragsholderne på Technoport-konferansen i Trondheim 27. mars 2019. Konferansen var i år gitt tittelen "Nordic Deep Tech". Mer enn 1000 innovatører møtes hvert år i Trondheim for å utforske en spennende verden av tekniske nyvinninger. (Foto: Ole Martin Wold)

Vis mer

Andre artikler