
Algo Trading und Künstliche Intelligenz für den Commodity-Handel
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Daniele Spinella
Senior Manager bei PwC Deutschland
Tel.: +49 1515 5461867
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In den letzten fünf Jahren haben sich die Energiemärkte aufgrund der zunehmenden Verbreitung erneuerbarer Energiequellen, des Wandels in der Regulierung und des technologischen Fortschritts stark verändert. Der Übergang von traditionellen fossilen Anlagen zu einem nachhaltigen Energiemix hat die Energielandschaft neu definiert. Diese Umstellung hat zu einer Verringerung der Grundlastkapazitäten geführt, was den Ausgleich des Netzes und das Management der Schwankungen bei den erneuerbaren Energien erschwert. Die erhöhte Marktvolatilität hat unterschiedliche Teilnehmer angezogen, darunter Energiehandelsfirmen und Hedgefonds, die fortschrittliche Handelsstrategien einsetzen, um Marktchancen zu nutzen. Ein robustes Risikomanagement und fortschrittliche algorithmische Handelslösungen sind unerlässlich, um sich in diesem dynamischen Umfeld zurechtzufinden, die Handelsstrategien zu optimieren und eine effiziente Ausführung zu gewährleisten. Die sich entwickelnde regulatorische Landschaft, einschließlich REMIT II und dem AI Act, prägt die Marktdynamik und erfordert die Einhaltung von Vorschriften. Gleichzeitig fördert sie weitere Innovationen.
Im Whitepaper „Future-Proofing Energy trading: The new Algorithmic Trading Framework“ beleuchten Expert:innen von PwC das transformative Potenzial fortschrittlicher algorithmischer Handelsframeworks. Dabei fokussieren sie sich auf die Komplexität der Marktdynamik, die Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement im europäischen Energiemarkt.
„Unternehmen, die algorithmische Handelslösungen nahtlos in ihre IT-Architektur und ihr Risikomanagement integrieren, werden strategisch gut aufgestellt sein, um die Komplexität der Märkte zu bewältigen und die sich bietenden Chancen mit größerer Effizienz und Rentabilität zu nutzen.“
Die sich entwickelnde Energiemarktlandschaft erfordert ein gründliches Verständnis der neuen Marktdynamik, der jüngsten regulatorischen Änderungen und der aktuellen IT-Trends, um Risiken zu managen und die Rentabilität zu steigern. Fortschrittliche algorithmische Handelssysteme, die maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen beinhalten, sind für die Identifizierung und Ausnutzung von Marktineffizienzen, die Optimierung von Handelsstrategien und die Gewährleistung einer effizienten Ausführung unerlässlich. Der neue Risiko- und Handelsrahmen unterstreicht die Bedeutung strukturierter Risikomanagementprozesse, einschließlich Risikoidentifizierung, -quantifizierung, -analyse, -steuerung und -überwachung. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Marktteilnehmer die Komplexität der Preisvolatilität, der Liquiditätsrisiken und der operativen Herausforderungen bewältigen und gleichzeitig die Integrität und Transparenz des Marktes erhalten können.
Die Integration fortschrittlicher Technologien in die gesamte IT-Architektur ist von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt für kurzfristigen Stromhandel zu erzielen. Skalierbare Datenanalyse-Infrastrukturen und maschinelle Lernmodelle sind zu unverzichtbaren Werkzeugen für die Entwicklung adaptiver algorithmischer Handelslösungen geworden, die schnell auf Marktveränderungen reagieren können. Diese Technologien ermöglichen die Optimierung von Handels- und Ausführungsstrategien und steigern sowohl die Effizienz als auch die Genauigkeit. Die Cloud-Infrastruktur unterstützt Echtzeitverarbeitungsfunktionen, so dass Händler große Datenmengen verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen können, ohne die Einschränkungen herkömmlicher Systeme vor Ort in Kauf nehmen zu müssen. Diese Integration stellt sicher, dass alle relevanten Daten leicht zugänglich sind und in Echtzeit analysiert werden können, was ein dynamisches Risikomanagement und fundierte Entscheidungen ermöglicht.
Regulatorische Reformen wie REMIT II und der europäische AI Act verändern die Landschaft des Rohstoffhandels und erfordern robuste Kontrollmechanismen für Compliance und Rentabilität. Der europäische Strommarkt wurde durch Ereignisse wie den Brexit, die COVID-19-Pandemie und die Ukraine-Krise erschüttert, was zu Volatilität führte und sowohl Risiken als auch Chancen mit sich brachte. Die zunehmende Integration erneuerbarer Energiequellen erfordert ausgefeiltere Gebots- und Handelsstrategien, was fortschrittliche algorithmische Handelsplattformen unerlässlich macht.
Die jüngsten Änderungen im Rahmen von REMIT II zielen speziell auf den algorithmischen Handel ab und erfordern robuste Systeme und Risikokontrollen zum Schutz vor Marktmanipulationen und -störungen. Durch die Angleichung an MiFID II schreibt REMIT II strenge Rahmenbedingungen für Handelsalgorithmen vor und fördert so ein faires, transparentes und stabiles Marktumfeld.
„Die strukturellen Veränderungen in der Stromerzeugung und die neuen regulatorischen Anforderungen haben die Marktdynamik grundlegend verändert. Fortgeschrittene Risikomanagement-Frameworks und automatisierte Handelsfunktionen sind unerlässlich, um effektiv auf dem Markt zu agieren und die neuen Herausforderungen zu meistern.“
Daniele Spinella,Senior Manager bei PwC DeutschlandAnalyse: Future-Proofing Energy trading: The new Algorithmic Trading Framework
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