Energy trading, le tecnologie per scenari complessi » inno3

Energy trading è l’attività di compravendita di energia – elettricità, gas naturale, petrolio o altre fonti energetiche – sui mercati regolamentati o non regolamentati. Questa pratica permette agli attori di mercato di bilanciare domanda e offerta, ottimizzare l’uso delle risorse e stabilizzare i prezzi, e a produttori, fornitori e consumatori di gestire in modo più efficiente i rischi associati alla volatilità dei mercati. L’energy trading si fonda sulla capacità di prevedere le dinamiche di prezzo, gestire portafogli complessi e reagire tempestivamente alle condizioni di mercato mutevoli. In un contesto sempre più segnato dalla transizione energetica, dall’incremento delle fonti rinnovabili e dalla digitalizzazione, l’energy trading si conferma come un pilastro fondamentale per garantire la sicurezza energetica coniugata con l’efficienza economica.

Le sfide

Il settore dell’energy trading deve oggi affrontare una molteplicità di sfide legate alla crescente complessità delle condizioni di mercato, ai rischi geopolitici e ai cambiamenti normativi. Una delle principali problematiche è rappresentata dall’aumento della volatilità dei prezzi dell’energia che, secondo le previsioni degli analisti, è destinata a caratterizzare anche i prossimi anni. Nonostante i Power Purchase Agreements (PPA) offrano una base stabile per gli investimenti nelle energie rinnovabili, per esempio, le fluttuazioni del mercato all’ingrosso continuano a rappresentare un rischio significativo. Inoltre, il panorama dell’energy trading si è ampliato, includendo non solo utility tradizionali, case di trading e banche, ma anche sviluppatori di progetti rinnovabili, operatori di Distributed Energy Resources (DER) e offtaker. La crescente complessità del mix di generazione energetica impone transazioni più rapide per gestire l’instabilità della produzione, portando a una maggiore enfasi sull’analisi veloce dei dati, sulla rapidità delle operazioni di trading e sulla prontezza decisionale. 

L’adozione estesa di trading automatizzato, basato su intelligenza artificiale (AI) e algoritmi, sottolinea quindi la necessità di una gestione dati solida e di strumenti di analisi avanzata. Parallelamente, l‘impiego crescente del cloud e dei servizi gestiti permette di integrare intelligenza artificiale, machine learning e automazione nei flussi di lavoro, offrendo una risposta efficace alle sfide operative e normative del settore. Entriamo nei dettagli.

Energy trading, l’impatto di AI e GenAI

L’intelligenza artificiale si impone come una forza trasformativa nell’energy trading, grazie alla sua capacità di analizzare enormi volumi di dati, prevedere tendenze e supportare le decisioni in modo dinamico. La vera forza dell’AI risiede nella sua adattabilità ai cambiamenti dei mercati e nella capacità di individuare pattern complessi all’interno di dati eterogenei. Per esempio, l’AI consente ai trader di ottenere previsioni di prezzo più precise a livello zonale e locale, analizzando dati storici relativi a condizioni meteo, consumi, carichi di rete e pattern di “curtailment“. L’integrazione di sistemi AI con soluzioni di big data analytics diventa quindi essenziale.

Particolarmente interessante è il ruolo della Generative AI (GenAI), che, a differenza dell’AI tradizionale, non si limita all’analisi di dati storici, ma consente agli utenti di interagire con modelli previsionali attraverso linguaggi naturali, rendendo più accessibili strumenti analitici complessi. L’AI generativa può inoltre notificare in anticipo ai trader la loro posizione di mercato o suggerire opportunità di trading, riducendo i costi operativi e massimizzando i margini. Nel dettaglio, l’AI migliora la previsione dei prezzi di mercato e l’analisi della volatilità, considerando eventi geopolitici, fattori ambientali e dati storici. Permette inoltre di ottimizzare il forecasting della domanda, analizzando variabili esterne come il meteo o le tendenze industriali, migliorando la distribuzione dell’energia e minimizzando gli sprechi. Si rivela strategica inoltre nell’ottimizzazione degli investimenti nelle energie rinnovabili, valutando parametri quali modelli climatici e politiche governative, e supporta l’analisi dei rischi, consentendo simulazioni di scenari alternativi per prevenire impatti negativi su portafogli complessi. Gli automated decision support systems, che sintetizzano informazioni e propongono scelte data-driven, migliorano l’efficienza operativa, mentre l’analisi delle emissioni carboniche consente di definire strategie di riduzione dell’impronta ambientale e garantire la compliance normativa in modo automatico.

I vantaggi del trading algoritmico

Il trading algoritmico è ormai imprescindibile per il settore energetico. L’automazione consente una velocità di esecuzione e una precisione inarrivabili per gli operatori umani, migliorando la capacità di rispondere in tempo reale ai cambiamenti di mercato senza incorrere in errori umani. Questo aspetto è fondamentale, considerando che anche piccoli scostamenti nell’esecuzione possono comportare conseguenze finanziarie rilevanti.

Un ulteriore vantaggio è la gestione del rischio: l’automazione riduce l’impatto di azioni basate sull’emotività e i bias cognitivi, assicurando che le attività di trading rimangano entro parametri di rischio predeterminati. Inoltre, l’adozione di sistemi algoritmici contribuisce alla liquidità dei mercati energetici, garantendo continui ordini di acquisto e vendita e riducendo l’impatto sui prezzi. L’approccio algoritmico permette anche una diversificazione avanzata delle strategie, spaziando da modelli di esecuzione semplici fino ad arrivare a sofisticati modelli di arbitraggio statistico. Questa flessibilità risulta vitale in un mercato influenzato da variabili meteorologiche e politiche globali.

L’adattabilità rappresenta un ulteriore beneficio: gli algoritmi possono modificare autonomamente le strategie sulla base dei dati in arrivo. Non sorprende quindi che, secondo i dati di Epex Spot, circa il 55% dei volumi complessivi sia oggi gestito attraverso il trading automatico. L’espansione degli asset come i Distributed Energy Resources (DER) e i sistemi di accumulo energetico (BESS), più complessi da ottimizzare, ha accelerato l’adozione di queste tecniche anche da parte di piccoli operatori. Ed oggi, con l’integrazione del machine learning, le tecniche di trading algoritmico sono ancora più evolute: gli algoritmi apprendono dai dati storici e migliorano progressivamente, adattandosi dinamicamente ai cambiamenti del mercato.

Analytics real-time, nuovo imperativo

Le analisi real-time sono alla base dei processi di energy trading. Le tecnologie disponibili oggi consentono quindi di aggiornare l’analisi della domanda più volte al giorno per guadagnare confidenza sulle evoluzioni a breve termine del mercato. Parallelamente, i modelli di price forecasting analizzano dati storici, fondamentali di mercato e eventi geopolitici per anticipare l’andamento dei prezzi e permettere l’adeguamento delle strategie di trading. L’analisi dei rischi, che spazia dalla volatilità di mercato al rischio di credito e alla gestione del portafoglio, consente poi di implementare strategie proattive di mitigazione, aumentando la resilienza aziendale.

Oggi, l’utilizzo di analytics va ben oltre la semplice retrospettiva. Le aziende del settore richiedono sistemi capaci di ingerire, arricchire e analizzare dati da molteplici fonti in tempo reale, supportando decisioni ad alta frequenza e operazioni automatizzate. Per questo però le soluzioni moderne devono anche essere scalabili – per gestire l’espansione dei volumi di dati provenienti da nuovi mercati -, e dotate di sistemi di sorveglianza per garantire la conformità normativa. Le funzionalità di predictive maintenance per gli asset produttivi come impianti eolici o fotovoltaici riducono inoltre i downtime e proteggono le posizioni di trading. Ultimo punto, sempre più sotto attenzione, la possibilità di monitorare in tempo reale le emissioni di carbonio che consente alle aziende di agire in ottica di sostenibilità e compliance, mentre strumenti di market intelligence basati su GenAI accelerano l’accesso alle informazioni strategiche.

Cloud computing, motore per l’innovazione

Il cloud computing ha rappresentato un acceleratore fondamentale per la crescita del settore Energy Trading and Risk Management (ETRM) e continua ad esserlo. Secondo Idc, per esempio, entro il 2025 circa il 35% delle utility energetiche gestirà oltre il 30% del proprio business tramite piattaforme digitali basate su tecnologie cloud native. Le piattaforme cloud-native per l’ETRM supportano trading algoritmico, attività Hft (High-frequency trading) e l’accesso diretto ai mercati (Dma), semplificando la gestione operativa grazie all’infrastruttura contrattuale e ai meccanismi di garanzia offerti dai partner di mercato. La scalabilità on-demand del cloud consente ai desk di trading di gestire carichi variabili e attività intensive di elaborazione dati durante i picchi di mercato. Il cloud poi facilita anche l’integrazione di tecnologie emergenti come GenAI, ML e advanced analytics, abilitando capacità operative avanzate in tempi rapidi. La possibilità di processare dati in real-time con potenza di calcolo cloud è cruciale per decisioni rapide e strategie basate su analytics e l’adozione di modelli SaaS consente inoltre di abbattere i costi infrastrutturali iniziali, rendendo il cloud una soluzione accessibile anche per nuovi operatori. Infine, le soluzioni di disaster recovery integrate aumentano la resilienza aziendale, un aspetto particolarmente rilevante alla luce della crescita degli attacchi cyber contro il settore energetico.

L’approccio di NTT DATA

NTT DATA, sulla base di una profonda conoscenza nei settori energia, utility e commodity, supporta le organizzazioni nell’implementazione e nel potenziamento di sistemi ETRM moderni ed efficienti. Con oltre 250 specialisti nel trading di commodities a livello globale, NTT DATA dispone di un portafoglio di servizi che copre tutte le fasi della gestione e dell’ottimizzazione di sistemi ETRM, dall’assistenza nella selezione dei vendor fino all’implementazione e gestione operativa.
Con una presenza in 88 Paesi e una storia aziendale di 150 anni, il gruppo collabora con oltre l’85% delle aziende Fortune Global 100, offrendo soluzioni tecnologiche integrate sviluppate in partnership con leader industriali e innovatori digitali. Attraverso una combinazione di tecnologie avanzate e un approccio human-centric al cambiamento organizzativo, NTT DATA si propone quindi come partner strategico per aiutare le imprese del settore energy trading a trasformarsi e affrontare con successo le sfide di un mercato in continua evoluzione. Ne parliamo in un contributo dedicato.

*Nazario Martino, Head of Energy & Utilities Sector at NTT DATA Italia 

Per saperne di più scarica il white paper: Tecnologie chiave per energy traders 

Leggi tutti gli approfondimenti della room Energy & Utilities: trend e sfide per il futuro by NTT DATA

© RIPRODUZIONE RISERVATA