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在歐洲電力市場(chǎng),包括MFTEnergyA/S在內(nèi)的多家交易公司越來(lái)越多地采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行算法交易,以獲取利潤(rùn)并影響最終的電力價(jià)格。受天氣影響,太陽(yáng)能電廠電力供應(yīng)可能會(huì)大幅波動(dòng),這種不穩(wěn)定性為善于利用衛(wèi)星圖像、天氣模式甚至社交媒體帖子等數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)價(jià)格變化的交易商提供了利潤(rùn)豐厚的機(jī)會(huì)。人類(lèi)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)仍然不可替代,交易員需要與計(jì)算機(jī)模型密切合作,以充分利用這些技術(shù)在電力市場(chǎng)中的優(yōu)勢(shì)。
煤、鐵和石油曾是推動(dòng)工業(yè)革命進(jìn)程的三大生產(chǎn)性資產(chǎn),而在進(jìn)入信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代后,數(shù)據(jù)成為主要資源。隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代通信以及相關(guān)軟硬件技術(shù)的飛速發(fā)展,大數(shù)據(jù)和云計(jì)算,如同一枚硬幣不可分離的兩面,成為我們這個(gè)時(shí)代的高頻詞。大數(shù)據(jù)有所謂的3V特征:即“大量化”(Volume)、“多樣化”(Variety)和“快速化”(Velocity)。然而,光是大量的數(shù)據(jù)采集是不夠的,這些數(shù)據(jù)本身還需要有較高價(jià)值,即增加第四個(gè)V:Value(價(jià)值),?