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编程客栈（）7月11日 消息:在欧洲电力市场，包括MFT Energy A/S在内的多家交易公司越来越多地采用人工智能和机器学习来进行算法交易，以获取利润并影响最终的电力价格。

受天气影响，太阳能电厂电力供应可能会大幅波动，这种不稳定javascript性为善于利用卫星图像、天气模式甚至社交媒体帖子等数据预测价格变化的交易商提供了利润丰厚的机会。

能源交易商通过调整电力分配来平衡电网，并通过提前预测市场获得利润。自动化交易在欧洲最大的短期交易所Epex Spot SE中占交易的比例从2021年的55%上升到去年的60%。

算法交易对于保持竞争优势来说“确实是一种要求”，交易公司Trailstone Group的首席投资官Brad Blesie表示。然而，在德国太阳能激增期间，人工交易员需要扮演更大的角色来管理这种过于复杂的情况。

电力市场的特点是其供需和基础设施的大量数据，这使得算法交易在该市场中广泛应用。尽管算法交易系统并不完美，但计算机在应对电力市场的不确定性和复杂性方面发挥了越来越重要的作用。

为了在电力市场中取得竞争优势，欧洲的能源交易商越来越多地采用人工智能和机器学习技术进行算法交易。由于python欧洲电力市场的波动性和庞大的供需数据，这些技术可以帮助交易商预测价格js变化并获取利润。

尽管算法交易系统并非完美，但计算机的角色在未来将变得越来越重要，尤其是在应对间javascript歇性可再生能源的不确定性和复杂性方面。然而，人类的知识和经验仍然不可替代，交易员需要与计算机模型密切合作，以充分利用这些技术在电力市场中的优势。