{"id":4728,"date":"2023-06-23T05:23:44","date_gmt":"2023-06-23T05:23:44","guid":{"rendered":"https:\/\/flex-power.energy\/?p=4728"},"modified":"2025-09-09T20:42:46","modified_gmt":"2025-09-09T20:42:46","slug":"stromhandel-algorithmen-bots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/flex-power.energy\/de\/energieblog\/stromhandel-algorithmen-bots\/","title":{"rendered":"Stromhandel mit Algos und Bots \u2013 haben die Maschinen das Ruder \u00fcbernommen?"},"content":{"rendered":"

MIT DEN ERSTAUNLICHEN F\u00c4HIGKEITEN VON CHATGPT HAT DIE DEBATTE \u00dcBER DIE AUTOMATISIERUNG DES STROMHANDELS (ALGO-TRADINGS) ERNEUT FAHRT AUFGENOMMEN. IN DIESEM ARTIKEL ERKL\u00c4REN WIR UNSERE SICHTWEISE: DAS ALGO-TRADING IST BEREITS ETABLIERT UND ES IST NUR EINE FRAGE DER ZEIT, BIS DIE MEISTEN STROMHANDELSAKTIVIT\u00c4TEN AUTOMATISIERT UND VON BOTS AUSGEF\u00dcHRT WERDEN. ES BLEIBT JEDOCH ABZUWARTEN, WIE DIE AUTOMATISIERUNG ERFOLGEN WIRD, WER AM BESTEN DAF\u00dcR GEEIGNET IST UND OB ES IMMER NOCH PLATZ F\u00dcR MENSCHLICHE ENTSCHEIDUNGSTR\u00c4GER AUF DEM MARKT GIBT. <\/p><\/blockquote>\n

Fragen wir die Maschine<\/h2>\n

Nat\u00fcrlich kann dieser Post nur auf eine Weise beginnen, n\u00e4mlich indem wir Chat GPT fragen, was es denkt. Hier mein Prompt:<\/p>\n

„Schreibe einen kurzen Blog-Beitrag mit dem Titel ‚Kurzfristiger Stromhandel mit Algos und Bots – haben die Maschinen die Kontrolle \u00fcbernommen?‘. Beziehe dich auf die deutschen Stromm\u00e4rkte an der EPEX Spot, den Intraday-Handel und die Bedeutung des algorithmischen Handels im Vergleich zur entscheidungsbasierten Handlung von Menschen.“<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Und das ist der Text, den ich erhalten habe:<\/p>\n

In den letzten Jahren hat es einen signifikanten Wandel hin zum algorithmischen Handel auf den Kurzfrist-Stromm\u00e4rkten gegeben. Die deutschen Stromm\u00e4rkte an der EPEX Spot wurden beispielsweise von hochfrequenten Handelsalgorithmen dominiert, die Trades innerhalb von Sekundenbruchteilen ausf\u00fchren k\u00f6nnen. <\/p><\/blockquote>\n

Der Aufstieg des algorithmischen Handels wurde durch mehrere Faktoren vorangetrieben. Erstens hat die zunehmende Verf\u00fcgbarkeit von Echtzeit-Marktdaten es Algorithmen erleichtert, Marktzust\u00e4nde zu analysieren und profitable Handelsm\u00f6glichkeiten zu identifizieren. Zweitens haben Fortschritte im maschinellen Lernen und in der k\u00fcnstlichen Intelligenz Algorithmen in die Lage versetzt, aus historischen Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. <\/p><\/blockquote>\n

Die Relevanz des algorithmischen Handels im Vergleich zur entscheidungsbasierten Handlung von Menschen im kurzfristigen Stromhandel ist ein Thema kontinuierlicher Debatten. W\u00e4hrend Algorithmen in der Lage sind, gro\u00dfe Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, fehlt ihnen die menschliche Intuition und Kreativit\u00e4t, die manchmal zu unerwarteten Marktergebnissen f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p><\/blockquote>\n

Auf der anderen Seite k\u00f6nnen menschliche H\u00e4ndler anf\u00e4llig f\u00fcr Vorurteile, Emotionen und kognitive Einschr\u00e4nkungen sein, die ihre Entscheidungsfindung beeinflussen k\u00f6nnen. Trotz dieser potenziellen Nachteile legen die Beweise nahe, dass der algorithmische Handel unumkehrbar ist.<\/p><\/blockquote>\n

Eigentlich k\u00f6nnten wir hiermit die \u00dcbung beenden, aber mit ein wenig menschlichem Stolz im Spiel m\u00f6chte ich diese Einsch\u00e4tzung um ein paar Punkte erweitern.<\/p>\n

Der Status Quo: Automatisierung ist bereits der neue Branchenstandard<\/h2>\n

Automatisierung auf kurzfristigen Stromm\u00e4rkten ist eine etablierte Praxis und keineswegs eine neue Entwicklung. Laut EPEX Spot wurden 84% der Handelsgesch\u00e4fte auf dem eigenen kontinuierlichen Intraday-Markt \u00fcber API abgeschlossen und nur 16% \u00fcber die manuelle Handelsoberfl\u00e4che Comtrader, w\u00e4hrend 60% des Handelsvolumens \u00fcber API abgewickelt wurden im Vergleich zu 40% auf Comtrader. Der Unterschied liegt darin, dass Bots (d.h. Algorithmen) tendenziell kleinere Auftragsgr\u00f6\u00dfen haben als Menschen, die Comtrader und ihre Finger verwenden. In Deutschland, dem wohl liquidesten und fortschrittlichsten Intraday-Markt, lag das Volumenverh\u00e4ltnis bereits bei 75% API vs. 25% Comtrader.<\/p>\n

Diese Metrik ist nicht perfekt, da ein Handel \u00fcber eine API nicht zwangsl\u00e4ufig bedeutet, dass er von einem Bot ausgef\u00fchrt wurde. Es kann jedoch sicher angenommen werden, dass dies f\u00fcr die meisten der untersuchten Trades gilt. Der Trend ist hier sehr deutlich und tendiert stark zur Automatisierung auf kontinuierlichen M\u00e4rkten. Automatisierung bedeutet jedoch keineswegs eine hohe technische Raffinesse, geschweige denn den Handel auf Basis k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI).<\/p>\n

Automatisierte Ausf\u00fchrung vs. Autonome Entscheidungsfindung<\/h2>\n

Die Terminologie in dieser Diskussion ist noch nicht gekl\u00e4rt, was zu ziemlicher Verwirrung f\u00fchrt. Die Leute sprechen von automatisiertem Handel, algorithmischem Handel (Algo-Trading), autonomem Handel, auf KI basierender Entscheidungsfindung, maschinengest\u00fctztem Handel, um nur einige zu nennen, und sie meinen sehr unterschiedliche Dinge, wenn sie diese Begriffe verwenden. Daher werde ich versuchen, zwischen automatisierter Ausf\u00fchrung<\/em> und autonomer Entscheidungsfindung<\/em> zu unterscheiden, um etwas Struktur in unser Denken zu bringen.<\/p>\n

Automatisierte Ausf\u00fchrung im Stromhandel wird nicht mehr verschwinden<\/h3>\n

Die automatisierte Ausf\u00fchrung auf kurzfristigen M\u00e4rkten ist m\u00f6glicherweise ein gro\u00dfer Teil des gesamten automatisierten Handels an der EPEX Spot. Die automatisierte Ausf\u00fchrung ist ein Werkzeug f\u00fcr einen menschlichen Entscheidungstr\u00e4ger, um effizienter auf den Markt zuzugreifen. Ein menschlicher Intraday-H\u00e4ndler muss 24 st\u00fcndliche und 96 viertelst\u00fcndliche Produkte mit st\u00e4ndig wechselnden Geboten und Angeboten auf sehr unterschiedlichen Preisniveaus innerhalb jedes Tages und jeder Handelsschicht verwalten. Die Positionen des Erneuerbaren-Portfolios k\u00f6nnen sich alle paar Minuten \u00e4ndern, was bedeutet, dass die H\u00e4ndlerin jede Minute etwa 120 Gebote und Angebote eingeben\/\u00e4ndern muss. Das ist offensichtlich keine Aufgabe f\u00fcr einen Menschen. Daher verwenden die meisten Stromh\u00e4ndler an kurzfristigen M\u00e4rkten Algorithmen, die automatisch einige oder die meisten ihrer Auftr\u00e4ge ausf\u00fchren. Die standardm\u00e4\u00dfige automatisierte Ausf\u00fchrung ist ein Positionsschlie\u00dfer mit einer Reihe von Preisgrenzen, die versuchen, eine sich st\u00e4ndig \u00e4ndernde Position der Erneuerbaren zu verwalten. Meiner Ansicht nach sind diese Bots nichts weiter als ein Werkzeug, das zweifellos \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlich ist, aber an sich nicht sehr beeindruckend ist. Die Komplexit\u00e4t von Positionsschlie\u00dfern variiert von der Komplexit\u00e4t eines einfachen Schraubenziehers bis hin zu der eines sehr flexiblen Montageroboters, aber im Grunde genommen tun sie nicht viel mehr, als die vorprogrammierten W\u00fcnsche einer menschlichen Person auszuf\u00fchren.<\/p>\n

Selbst wenn es um den automatisierten Handel mit propriet\u00e4ren Strategien oder die Ausf\u00fchrung von Handelsstrategien f\u00fcr flexible Assets wie Batterien geht, sind Bots sehr wichtig, sogar unverzichtbar, sie beeindrucken jedoch auf keiner grundlegenden Ebene. Die meisten Bots, die mit eigenen Strategien handeln, f\u00fchren Trades aufgrund einer Logik aus, die ihnen in irgendeiner Weise von einem Menschen gegeben wurde, zum Beispiel:<\/p>\n

„Kaufe Stunde 12, wenn (Tag = Sonntag, erneuerbare Produktion < 20 GW, Nachfrage > 40 GW, Preis < 60 EUR\/MWh).“ (Um sicherzugehen: Nein, dies ist keine Strategie, mit der man Geld verdienen kann).<\/p>\n

Die automatisierte Ausf\u00fchrung von Stromhandelsgesch\u00e4ften ist nicht besonders beeindruckend<\/h3>\n

Die Kalibrierung einer guten Ausf\u00fchrung wird anspruchsvoller und interessanter, wenn man \u00fcber Auftragsgr\u00f6\u00dfen, Timing, Gebots-\/Angebotspositionierung und verschiedene andere Bedingungen nachdenkt. Einige automatisierte Handelscockpits sind so vielf\u00e4ltig und kompliziert geworden, dass die meisten Vertriebsexperten nicht erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, was ihre Funktionen in der Praxis tun.<\/p>\n

Auch die gehypten Bots f\u00fcr den Handel mit Batterien sind in der Regel nicht die spektakul\u00e4ren Raketen, als die sie dargestellt werden. Die meisten von ihnen sind einfache Spread-Sucher, die in Positionen ein- und aussteigen und dabei den gr\u00f6\u00dften Spread zwischen Produkten mit einem bestimmten Risikoprofil absichern. Ich bringe hier kein Argument gegen die Automatisierung vor, um das direkt klar zu sagen. Kein Mensch k\u00f6nnte es schaffen, ein Portfolio von beispielsweise zehn verschiedenen Batterien mit unterschiedlichen Zyklusbeschr\u00e4nkungen zu handeln und sie \u00fcber 120 Intraday-Produkte mit st\u00e4ndig wechselnden Preisen zu optimieren. Das ist eindeutig eine Aufgabe f\u00fcr Maschinen. Bots und Algorithmen werden nicht m\u00fcde, sie machen keine Rechenfehler, sie k\u00f6nnen gleichzeitig eine gro\u00dfe Menge an Informationen verarbeiten und sie verlangen keine Geh\u00e4lter (zumindest noch nicht). Dennoch m\u00f6chte ich erneut betonen, dass auch die meisten dieser Maschinen nicht sonderlich beeindruckend sind. Sie haben eine Menge der Klickarbeit ersetzt, die Intraday-H\u00e4ndler wie ich in der Vergangenheit aus\u00fcben mussten, aber sie haben die Entscheidungsfindung selbst nicht ersetzt.<\/p>\n

Die wirklich beeindruckende Anwendung, die menschliche Trader weitgehend ersetzen k\u00f6nnte und wahrscheinlich auch wird, ist die autonome Entscheidungsfindung in Verbindung mit automatisierter Ausf\u00fchrung. Autonome Entscheidungsfindung bedeutet, dass ich einer KI eine Aufgabe gebe, wie zum Beispiel „Schlie\u00dfe meine Position so, dass die Einnahmen im Laufe der Zeit maximiert werden“, und sie dann \u00fcbernehmen lasse. Noch besser: „Handel rein und raus aus einer Position mit einem Limit von X MW und einer maximalen Varianz von Y EUR und maximiere die Gewinne“. Ich w\u00fcrde dieser KI eine gro\u00dfe Menge historischer Daten zur Verf\u00fcgung stellen, einschlie\u00dflich Preisen, Trades, Orderb\u00fcchern, Wetterdaten, Netzdaten, Brennstoffkosten usw., und sie dann einfach durch die Vergangenheit trainieren lassen, um zuk\u00fcnftige Entscheidungen zu treffen. Ich k\u00f6nnte sie auch einen profitablen menschlichen Trader beobachten lassen und sie anhand der beobachteten Entscheidungen trainieren lassen. Nachdem ich gesehen habe, was KIs wie ChatGPT oder Midjourney leisten k\u00f6nnen, bin ich sicher, dass diese Art von KI fr\u00fcher oder sp\u00e4ter die Rolle von menschlichen H\u00e4ndlern \u00fcbernehmen wird. Allerdings werde ich erkl\u00e4ren, warum es m\u00f6glicherweise schwieriger ist, als viele Enthusiasten behaupten.<\/p>\n

Im August 2023 war ich bei Montel’s Energy Podcast eingeladen, um \u00fcber Algos und Bots im kurzfristigen Stromhandel zu sprechen. Wenn Du an einem tieferen Einblick in das Thema interessiert bist, hier entlang…<\/p>\n

Die H\u00fcrden f\u00fcr Algotrading in der autonomen Entscheidungsfindung<\/h2>\n

In den letzten Jahren haben wir versucht, maschinelles Lernen f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle einzusetzen und sind dabei auf Probleme gesto\u00dfen, die bei der Anwendung dieser Technologie \u00fcblich sind. Die Hauptprobleme, die wir festgestellt haben, sind unvollst\u00e4ndige und fehlerhafte Daten, sich ver\u00e4ndernde Marktumgebungen, Ausrei\u00dfer-Situationen, technische Fehler und ein Mangel an Fachwissen.<\/p>\n

Unvollst\u00e4ndige und fehlerhafte Daten<\/h3>\n

Unvollst\u00e4ndige und fehlerhafte Daten verdienen einen eigenen Beitrag, aber ich ermutige Unternehmen wie Volue <\/a>und Montel<\/a>, ihre Dienste weiter zu verbessern, um den Markt f\u00fcr maschinelles Lernen bereit zu machen. Allerdings besteht derzeit noch das Problem, dass die meisten Datenanalyseprobleme 20% Analyse und 80% Datenaufbereitung erfordern. Solange dies nicht gel\u00f6st ist, wird es f\u00fcr maschinelles Lernen nicht einfach sein, gen\u00fcgend n\u00fctzliches Material zum Training zu finden.<\/p>\n

M\u00e4rkte ver\u00e4ndern sich<\/h3>\n

Sich ver\u00e4ndernde Marktumgebungen und Ausrei\u00dfer sind wahrscheinlich die gr\u00f6\u00dften Probleme f\u00fcr die autonome Entscheidungsfindung. Ich glaube, dass autonomes Algotrading eher mit autonomem Fahren verglichen werden kann als mit KI-Anwendungen wie Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT. ChatGPT kann auf einem stabilen Satz von Daten trainiert werden und dann auf sich \u00e4ndernde Fragen angewendet werden. Und das ist beeindruckend. Allerdings ist im kurzfristigen Stromhandel der Lernsatz an Daten \u00fcberhaupt nicht stabil und die Welt um Sie herum \u00e4ndert sich mit jeder Wahl, die Sie treffen, \u00e4hnlich wie beim Fahren eines Fahrzeugs. Das Produkt „13q4“ heute ist ein sehr unterschiedliches Produkt als das Produkt „13q4“ gestern, da sich technische Bedingungen, Angebot und Nachfrage unterscheiden, und das Schlimmste ist: Der Markt hat aus dem gelernt, was gestern in „13q4“ passiert ist, und kann diese Voreingenommenheit in den heutigen Tag mitnehmen. Au\u00dferdem ist es f\u00fcr eine KI schwierig zu verstehen, dass die Preisniveaus von gestern ziemlich nutzlos sind, um die Preise von heute vorherzusagen, wenn die Gaspreise sich innerhalb eines Tages um 10 EUR bewegt haben, wie es w\u00e4hrend der j\u00fcngsten Krise der Fall war. Mir ist bewusst, dass jetzt alle Quant-Trader lachen, denn diese Probleme lassen sich beheben. Aber jede L\u00f6sung macht das Modell so viel komplexer und schwieriger zu verwalten. Nach unserer Erfahrung geraten die M\u00e4rkte mindestens einmal pro Woche irrational au\u00dfer Kontrolle, und jeder erfahrene menschliche Trader wird Ihnen sagen, dass es nicht schwierig ist, die Bots (oder Algotrader) in solchen Situationen auszuspielen.<\/p>\n

Umgang mit technischen Ausf\u00e4llen<\/h3>\n

Ein untersch\u00e4tztes Problem f\u00fcr die autonome Entscheidungsfindung und das un\u00fcberwachte Algotrading sind technische Ausf\u00e4lle. Das Streaming von Live-Daten und das Treffen von Entscheidungen basierend auf diesen Daten ist schon komplex genug, wenn alles gut l\u00e4uft. Aber oft genug ist das nicht der Fall: M\u00e4rkte haben technische Probleme und brechen zusammen, Websites f\u00fcr wichtige Inputdaten st\u00fcrzen ab, Datenextraktionswerkzeuge versagen, Datenpipelines brechen zusammen, der Handelsdatenempfang funktioniert nicht richtig. All diese Prozesse sind \u00e4rgerlich f\u00fcr Menschen, aber wir sind ziemlich gut darin, Workarounds zu finden und Probleme schnell zu l\u00f6sen. Jedes dieser Probleme w\u00e4re jedoch katastrophal f\u00fcr KI, die eine gro\u00dfe un\u00fcberwachte Position handhabt, da sie m\u00f6glicherweise nicht in der Lage ist, sich ans Telefon zu klemmen und einen Ausweg zu finden.<\/p>\n

Ressourcen und Fachkenntnisse<\/h3>\n

Das letzte gro\u00dfe Problem, das ich sehe, ist einfach ein Mangel an Fachkenntnissen und Ressourcen. Obwohl ich viele Maschinenlernkurse in Lebensl\u00e4ufen sehe, glaube ich, dass die besten Fachleute in diesem Bereich immer noch im Silicon Valley zu finden sind und andere Probleme als die der europ\u00e4ischen Stromm\u00e4rkte l\u00f6sen. Im Vergleich zu den Ressourcen, die in das Metaverse oder das autonome Fahren flie\u00dfen, hat noch niemand ernsthaft versucht, KI f\u00fcr den kurzfristigen Stromhandel umzusetzen. Dies k\u00f6nnte der gr\u00f6\u00dfte Grund daf\u00fcr sein, dass dieser Markt noch nicht von einem herausragenden Akteur dominiert wird. Wenn Sie diese Person sind, k\u00f6nnen Sie uns gerne eine Bewerbung senden<\/a> ????<\/p>\n

Wenn wir zur Metapher des autonomen Fahrens zur\u00fcckkehren, denken Sie an die Ressourcen, die in die L\u00f6sung dieser au\u00dferordentlich schwierigen Aufgabe geflossen sind, die dennoch in gewisser Weise ungel\u00f6st bleibt. Als Gesellschaft erlauben wir jedem 18-J\u00e4hrigen nach einer grundlegenden Ausbildung, ein Auto zu fahren. Glauben Sie mir, die H\u00fcrden, um H\u00e4ndler auf den Stromm\u00e4rkten zu werden, sind viel h\u00f6her. Wenn wir also das Problem der Entscheidungsfindung eines durchschnittlichen 18-J\u00e4hrigen mit immensem Aufwand noch nicht vollst\u00e4ndig l\u00f6sen konnten, wie lange wird es dann dauern, einen anspruchsvollen menschlichen Entscheidungstr\u00e4ger vollst\u00e4ndig zu ersetzen, wenn wir nur einen Bruchteil dieser Ressourcen investiert haben?<\/p>\n

\"Zitat<\/span><\/p>\n

Wir glauben an Bots und Menschen<\/h2>\n

Wenn es um Risikomanagement und Prop-Trading geht, haben Menschen nach wie vor eine Rolle zu spielen. Wenn es um die Verwaltung von erneuerbaren Portfolios<\/a> oder den Handel mit flexiblen Batterien<\/a> und anderen Verm\u00f6genswerten geht, setzen wir stark auf Automatisierung. F\u00fcr uns ist der Aufbau von Bots nichts Besonderes mehr, da dies in den letzten f\u00fcnf Jahren Teil unserer t\u00e4glichen Praxis war. Dennoch erleben wir immer wieder Situationen, in denen der Markt ein wenig verr\u00fcckt spielt und die meisten Bots an ihre Grenzen sto\u00dfen. In solchen F\u00e4llen dr\u00fccken wir den manuellen Override Button und gehen in den Kampfmodus \u00fcber. Dies ist sehr zum finanziellen Vorteil unserer Kunden, da wir ihnen niedrigere Preise f\u00fcr die Verwaltung ihres Portfolios und h\u00f6here Ertr\u00e4ge bei der Verwaltung ihrer Flexibilit\u00e4t bieten k\u00f6nnen. Wenn Sie Hilfe bei diesen Fragen ben\u00f6tigen, k\u00f6nnen Sie bei uns \u00fcbrigens jederzeit einen Trader mieten<\/a>.<\/p>\n

Wir glauben nach wie vor an das Zusammenspiel von menschlichen Marktexperten, die fundamentale Preisvorstellungen haben, sicher mit unvorhergesehenen Situationen umgehen k\u00f6nnen und Bots entwickeln k\u00f6nnen, die diese Ansichten auf elegante Weise widerspiegeln. Der Tag, an dem KI den Gro\u00dfteil des kurzfristigen Handels \u00fcbernimmt, wird sicherlich kommen, aber menschliche Trader sind noch hier und werden es auch morgen sein. Oder vielleicht auch noch weiteres Jahrzehnt. Die Zeit wird es zeigen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mit den erstaunlichen F\u00e4higkeiten von ChatGPT hat die Debatte \u00fcber die Automatisierung des Stromhandels (Algotradings) erneut Fahrt aufgenommen. Welche Rolle bleibt dem menschlichen Trader?<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":13154,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","tve_updated_post":"

MIT DEN ERSTAUNLICHEN F\u00c4HIGKEITEN VON CHATGPT HAT DIE DEBATTE \u00dcBER DIE AUTOMATISIERUNG DES STROMHANDELS (ALGO-TRADINGS) ERNEUT FAHRT AUFGENOMMEN. IN DIESEM ARTIKEL ERKL\u00c4REN WIR UNSERE SICHTWEISE: DAS ALGO-TRADING IST BEREITS ETABLIERT UND ES IST NUR EINE FRAGE DER ZEIT, BIS DIE MEISTEN STROMHANDELSAKTIVIT\u00c4TEN AUTOMATISIERT UND VON BOTS AUSGEF\u00dcHRT WERDEN. ES BLEIBT JEDOCH ABZUWARTEN, WIE DIE AUTOMATISIERUNG ERFOLGEN WIRD, WER AM BESTEN DAF\u00dcR GEEIGNET IST UND OB ES IMMER NOCH PLATZ F\u00dcR MENSCHLICHE ENTSCHEIDUNGSTR\u00c4GER AUF DEM MARKT GIBT. <\/blockquote><\/div>
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1<\/span><\/div>Fragen wir die Maschine<\/a><\/div>
2<\/span><\/div>Der Status Quo: Automatisierung ist bereits der neue Branchenstandard<\/a><\/div>
3<\/span><\/div>Automatisierte Ausf\u00fchrung vs. Autonome Entscheidungsfindung<\/a><\/div>
3.1<\/span><\/div>Automatisierte Ausf\u00fchrung im Stromhandel wird nicht mehr verschwinden<\/a><\/div>
3.2<\/span><\/div>Die automatisierte Ausf\u00fchrung von Stromhandelsgesch\u00e4ften ist nicht besonders beeindruckend<\/a><\/div>
4<\/span><\/div>Die H\u00fcrden f\u00fcr Algotrading in der autonomen Entscheidungsfindung<\/a><\/div>
4.1<\/span><\/div>Unvollst\u00e4ndige und fehlerhafte Daten<\/a><\/div>
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5<\/span><\/div>Wir glauben an Bots und Menschen<\/a><\/div><\/div>
<\/div><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div>


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Fragen wir die Maschine<\/h2>

Nat\u00fcrlich kann dieser Post nur auf eine Weise beginnen, n\u00e4mlich indem wir Chat GPT fragen, was es denkt. Hier mein Prompt:<\/p>

\"Schreibe einen kurzen Blog-Beitrag mit dem Titel 'Kurzfristiger Stromhandel mit Algos und Bots - haben die Maschinen die Kontrolle \u00fcbernommen?'. Beziehe dich auf die deutschen Stromm\u00e4rkte an der EPEX Spot, den Intraday-Handel und die Bedeutung des algorithmischen Handels im Vergleich zur entscheidungsbasierten Handlung von Menschen.\"<\/em><\/blockquote>

Und das ist der Text, den ich erhalten habe:<\/p>

In den letzten Jahren hat es einen signifikanten Wandel hin zum algorithmischen Handel auf den Kurzfrist-Stromm\u00e4rkten gegeben. Die deutschen Stromm\u00e4rkte an der EPEX Spot wurden beispielsweise von hochfrequenten Handelsalgorithmen dominiert, die Trades innerhalb von Sekundenbruchteilen ausf\u00fchren k\u00f6nnen. <\/blockquote>
Der Aufstieg des algorithmischen Handels wurde durch mehrere Faktoren vorangetrieben. Erstens hat die zunehmende Verf\u00fcgbarkeit von Echtzeit-Marktdaten es Algorithmen erleichtert, Marktzust\u00e4nde zu analysieren und profitable Handelsm\u00f6glichkeiten zu identifizieren. Zweitens haben Fortschritte im maschinellen Lernen und in der k\u00fcnstlichen Intelligenz Algorithmen in die Lage versetzt, aus historischen Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. <\/blockquote>
Die Relevanz des algorithmischen Handels im Vergleich zur entscheidungsbasierten Handlung von Menschen im kurzfristigen Stromhandel ist ein Thema kontinuierlicher Debatten. W\u00e4hrend Algorithmen in der Lage sind, gro\u00dfe Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, fehlt ihnen die menschliche Intuition und Kreativit\u00e4t, die manchmal zu unerwarteten Marktergebnissen f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/blockquote>
Auf der anderen Seite k\u00f6nnen menschliche H\u00e4ndler anf\u00e4llig f\u00fcr Vorurteile, Emotionen und kognitive Einschr\u00e4nkungen sein, die ihre Entscheidungsfindung beeinflussen k\u00f6nnen. Trotz dieser potenziellen Nachteile legen die Beweise nahe, dass der algorithmische Handel unumkehrbar ist.<\/blockquote>


<\/p>

Eigentlich k\u00f6nnten wir hiermit die \u00dcbung beenden, aber mit ein wenig menschlichem Stolz im Spiel m\u00f6chte ich diese Einsch\u00e4tzung um ein paar Punkte erweitern.<\/p>

Der Status Quo: Automatisierung ist bereits der neue Branchenstandard<\/h2>

Automatisierung auf kurzfristigen Stromm\u00e4rkten ist eine etablierte Praxis und keineswegs eine neue Entwicklung. Laut EPEX Spot wurden 84% der Handelsgesch\u00e4fte auf dem eigenen kontinuierlichen Intraday-Markt \u00fcber API abgeschlossen und nur 16% \u00fcber die manuelle Handelsoberfl\u00e4che Comtrader, w\u00e4hrend 60% des Handelsvolumens \u00fcber API abgewickelt wurden im Vergleich zu 40% auf Comtrader. Der Unterschied liegt darin, dass Bots (d.h. Algorithmen) tendenziell kleinere Auftragsgr\u00f6\u00dfen haben als Menschen, die Comtrader und ihre Finger verwenden. In Deutschland, dem wohl liquidesten und fortschrittlichsten Intraday-Markt, lag das Volumenverh\u00e4ltnis bereits bei 75% API vs. 25% Comtrader.<\/p>

Diese Metrik ist nicht perfekt, da ein Handel \u00fcber eine API nicht zwangsl\u00e4ufig bedeutet, dass er von einem Bot ausgef\u00fchrt wurde. Es kann jedoch sicher angenommen werden, dass dies f\u00fcr die meisten der untersuchten Trades gilt. Der Trend ist hier sehr deutlich und tendiert stark zur Automatisierung auf kontinuierlichen M\u00e4rkten. Automatisierung bedeutet jedoch keineswegs eine hohe technische Raffinesse, geschweige denn den Handel auf Basis k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI).<\/p><\/div>

Automatisierte Ausf\u00fchrung vs. Autonome Entscheidungsfindung<\/h2><\/div>

Die Terminologie in dieser Diskussion ist noch nicht gekl\u00e4rt, was zu ziemlicher Verwirrung f\u00fchrt. Die Leute sprechen von automatisiertem Handel, algorithmischem Handel (Algo-Trading), autonomem Handel, auf KI basierender Entscheidungsfindung, maschinengest\u00fctztem Handel, um nur einige zu nennen, und sie meinen sehr unterschiedliche Dinge, wenn sie diese Begriffe verwenden. Daher werde ich versuchen, zwischen automatisierter Ausf\u00fchrung<\/em> und autonomer Entscheidungsfindung<\/em> zu unterscheiden, um etwas Struktur in unser Denken zu bringen.<\/p>

Automatisierte Ausf\u00fchrung im Stromhandel wird nicht mehr verschwinden<\/h3>

Die automatisierte Ausf\u00fchrung auf kurzfristigen M\u00e4rkten ist m\u00f6glicherweise ein gro\u00dfer Teil des gesamten automatisierten Handels an der EPEX Spot. Die automatisierte Ausf\u00fchrung ist ein Werkzeug f\u00fcr einen menschlichen Entscheidungstr\u00e4ger, um effizienter auf den Markt zuzugreifen. Ein menschlicher Intraday-H\u00e4ndler muss 24 st\u00fcndliche und 96 viertelst\u00fcndliche Produkte mit st\u00e4ndig wechselnden Geboten und Angeboten auf sehr unterschiedlichen Preisniveaus innerhalb jedes Tages und jeder Handelsschicht verwalten. Die Positionen des Erneuerbaren-Portfolios k\u00f6nnen sich alle paar Minuten \u00e4ndern, was bedeutet, dass die H\u00e4ndlerin jede Minute etwa 120 Gebote und Angebote eingeben\/\u00e4ndern muss. Das ist offensichtlich keine Aufgabe f\u00fcr einen Menschen. Daher verwenden die meisten Stromh\u00e4ndler an kurzfristigen M\u00e4rkten Algorithmen, die automatisch einige oder die meisten ihrer Auftr\u00e4ge ausf\u00fchren. Die standardm\u00e4\u00dfige automatisierte Ausf\u00fchrung ist ein Positionsschlie\u00dfer mit einer Reihe von Preisgrenzen, die versuchen, eine sich st\u00e4ndig \u00e4ndernde Position der Erneuerbaren zu verwalten. Meiner Ansicht nach sind diese Bots nichts weiter als ein Werkzeug, das zweifellos \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlich ist, aber an sich nicht sehr beeindruckend ist. Die Komplexit\u00e4t von Positionsschlie\u00dfern variiert von der Komplexit\u00e4t eines einfachen Schraubenziehers bis hin zu der eines sehr flexiblen Montageroboters, aber im Grunde genommen tun sie nicht viel mehr, als die vorprogrammierten W\u00fcnsche einer menschlichen Person auszuf\u00fchren.<\/p>

Selbst wenn es um den automatisierten Handel mit propriet\u00e4ren Strategien oder die Ausf\u00fchrung von Handelsstrategien f\u00fcr flexible Assets wie Batterien geht, sind Bots sehr wichtig, sogar unverzichtbar, sie beeindrucken jedoch auf keiner grundlegenden Ebene. Die meisten Bots, die mit eigenen Strategien handeln, f\u00fchren Trades aufgrund einer Logik aus, die ihnen in irgendeiner Weise von einem Menschen gegeben wurde, zum Beispiel:<\/p>

\"Kaufe Stunde 12, wenn (Tag = Sonntag, erneuerbare Produktion < 20 GW, Nachfrage > 40 GW, Preis < 60 EUR\/MWh).\" (Um sicherzugehen: Nein, dies ist keine Strategie, mit der man Geld verdienen kann).<\/p>

Die automatisierte Ausf\u00fchrung von Stromhandelsgesch\u00e4ften ist nicht besonders beeindruckend<\/h3>

Die Kalibrierung einer guten Ausf\u00fchrung wird anspruchsvoller und interessanter, wenn man \u00fcber Auftragsgr\u00f6\u00dfen, Timing, Gebots-\/Angebotspositionierung und verschiedene andere Bedingungen nachdenkt. Einige automatisierte Handelscockpits sind so vielf\u00e4ltig und kompliziert geworden, dass die meisten Vertriebsexperten nicht erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, was ihre Funktionen in der Praxis tun.<\/p>

Auch die gehypten Bots f\u00fcr den Handel mit Batterien sind in der Regel nicht die spektakul\u00e4ren Raketen, als die sie dargestellt werden. Die meisten von ihnen sind einfache Spread-Sucher, die in Positionen ein- und aussteigen und dabei den gr\u00f6\u00dften Spread zwischen Produkten mit einem bestimmten Risikoprofil absichern. Ich bringe hier kein Argument gegen die Automatisierung vor, um das direkt klar zu sagen. Kein Mensch k\u00f6nnte es schaffen, ein Portfolio von beispielsweise zehn verschiedenen Batterien mit unterschiedlichen Zyklusbeschr\u00e4nkungen zu handeln und sie \u00fcber 120 Intraday-Produkte mit st\u00e4ndig wechselnden Preisen zu optimieren. Das ist eindeutig eine Aufgabe f\u00fcr Maschinen. Bots und Algorithmen werden nicht m\u00fcde, sie machen keine Rechenfehler, sie k\u00f6nnen gleichzeitig eine gro\u00dfe Menge an Informationen verarbeiten und sie verlangen keine Geh\u00e4lter (zumindest noch nicht). Dennoch m\u00f6chte ich erneut betonen, dass auch die meisten dieser Maschinen nicht sonderlich beeindruckend sind. Sie haben eine Menge der Klickarbeit ersetzt, die Intraday-H\u00e4ndler wie ich in der Vergangenheit aus\u00fcben mussten, aber sie haben die Entscheidungsfindung selbst nicht ersetzt.<\/p>

Die wirklich beeindruckende Anwendung, die menschliche Trader weitgehend ersetzen k\u00f6nnte und wahrscheinlich auch wird, ist die autonome Entscheidungsfindung in Verbindung mit automatisierter Ausf\u00fchrung. Autonome Entscheidungsfindung bedeutet, dass ich einer KI eine Aufgabe gebe, wie zum Beispiel \"Schlie\u00dfe meine Position so, dass die Einnahmen im Laufe der Zeit maximiert werden\", und sie dann \u00fcbernehmen lasse. Noch besser: \"Handel rein und raus aus einer Position mit einem Limit von X MW und einer maximalen Varianz von Y EUR und maximiere die Gewinne\". Ich w\u00fcrde dieser KI eine gro\u00dfe Menge historischer Daten zur Verf\u00fcgung stellen, einschlie\u00dflich Preisen, Trades, Orderb\u00fcchern, Wetterdaten, Netzdaten, Brennstoffkosten usw., und sie dann einfach durch die Vergangenheit trainieren lassen, um zuk\u00fcnftige Entscheidungen zu treffen. Ich k\u00f6nnte sie auch einen profitablen menschlichen Trader beobachten lassen und sie anhand der beobachteten Entscheidungen trainieren lassen. Nachdem ich gesehen habe, was KIs wie ChatGPT oder Midjourney leisten k\u00f6nnen, bin ich sicher, dass diese Art von KI fr\u00fcher oder sp\u00e4ter die Rolle von menschlichen H\u00e4ndlern \u00fcbernehmen wird. Allerdings werde ich erkl\u00e4ren, warum es m\u00f6glicherweise schwieriger ist, als viele Enthusiasten behaupten.<\/p><\/div>

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Im August 2023 war ich bei Montel's Energy Podcast eingeladen, um \u00fcber Algos und Bots im kurzfristigen Stromhandel zu sprechen. Wenn Du an einem tieferen Einblick in das Thema interessiert bist, hier entlang...<\/p><\/div>