Wie KI den Energiehandel voranbringen kann

Bei RWE Supply & Trading treffen Computerprogramme bereits seit fast zehn Jahren Entscheidungen. Die Tochter des Energieunternehmens RWE hat sich auf Energiehandel spezialisiert und nutzt dafür in einigen Teilbereichen seit 2014 Algorithmen zur Unterstützung. Diese können riesige Datenmengen in Echtzeit auswerten und automatisiert an den Energiemärkten handeln – schneller und zuverlässiger als jeder Mensch.

Algorithmus ist nicht gleich KI

Eine KI im eigentlichen Sinne sind solche Systeme laut dem Algorithmic Power Trader Hendrik Vollrath aber nicht. Er war bereits an der Entwicklung der allerersten Handels-Algorithmen bei RWE Supply & Trading beteiligt und erklärt: „Bei unseren Algos handelt es sich in erster Linie um klassische Automatisierungssoftware, nicht um lernende KI-Systeme. Unsere Algorithmen sind so programmiert, dass sie auf Basis von voreingestellten Strategieparametern einer festen Entscheidungslogik folgen. Eine KI hingegen erlernt ihre eigene optimale Entscheidungslogik durch ein geeignetes ‚Training‘. Die Details dieser Logik bleiben für den menschlichen Benutzer dabei weitestgehend eine Blackbox.“ Die Entscheidungsfindung von außen nachzuvollziehen, sei daher bei solchen Systemen kaum möglich.

Genau das ist aber für die Trader bei RWE Supply & Trading von größter Bedeutung: „Als Marktteilnehmer verpflichten wir uns, stets ein marktkonformes Handelsverhalten unserer Algos zu gewährleisten.“, betont Christopher Kath, ebenfalls Algorithmic Power Trader bei RWE Supply & Trading. „Deshalb sind unsere Algorithmen so aufgebaut, dass wir jeden Schritt nachvollziehen können. Kommt maschinelles Lernen – die Schlüsseltechnologie für KI – zum Einsatz, ist das nur noch bedingt möglich.“ Denn dann generiert das System eigenes Wissen, indem es Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen sucht.

KI handelt in Test bereits erfolgreich

Dass solche Anwendungen durchaus erfolgreich handeln können, legt eine aktuelle Studie des Fraunhofer-Instituts für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik nahe. In Tests haben unterstützte Handelsagenten durch Deep Learning – einem Teilbereich des maschinellen Lernens – bereits vielversprechende Ergebnisse erzielt. Die Forscher betonen jedoch, dass vor dem Einsatz solcher KI-Software weitere Untersuchungen notwendig seien. Zu klären sei etwa, wie zuverlässig diese unter realen Bedingungen arbeite.

Dennoch sehen die Algotrader von RWE Supply & Trading in Künstlicher Intelligenz großes Potenzial für ihre tägliche Arbeit. „Die Energiemärkte sind sehr dynamisch, und wir müssen unsere Algorithmen ständig an veränderte Gegebenheiten anpassen. Bei dieser agilen Arbeitsweise könnte KI einen wichtigen Beitrag leisten“, sagt Hendrik Vollrath. Denkbar sei zum Beispiel, dass KI die kontinuierliche Weiterentwicklung der Algorithmen verfolge und so detaillierte Einblicke darüber geben könne, welche Änderungen sich wie auf die Handelsresultate ausgewirkt haben.

Vorteile für digitalisierte Unternehmen

Dass KI künftig auch im Energiehandel eine Rolle spielen wird, daran haben die Experten von RWE Supply & Trading keinen Zweifel. „Wem es gelingt, die neue Technologie gut in die bestehenden Prozesse zu integrieren, der wird agiler und produktiver sein – ein nicht zu unterschätzender Wettbewerbsvorteil in unserem dynamischen Marktumfeld“, sagt Hendrik Vollrath.

Und er betont, dass der Bereich Algotrading dafür beste Voraussetzungen biete: „Das Algotrading kann sicherlich als ein Paradebeispiel für die Digitalisierung der Arbeitswelt gesehen werden. Ganz egal, ob es also um unsere Handelsgeschäfte geht, unsere internen Prozesse oder die Historie unsere Softwareentwicklung: Zu allem steht uns bereits ein beachtlicher Schatz an Daten zur Verfügung. Und das sehen wir als eine exzellente Ausgangslage für einen zukünftigen Einsatz von KI.“