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Aunque la palabra “trading” se suele asociar al mercado bursátil, en el que se usa de manera extensiva la Analítica Prescriptiva para optimizar las compras y ventas de valores como acciones o bonos, también existe en otros mercados, entre ellos el de energía.

Los departamentos de trading de las empresas energéticas se especializan en la compra y venta de energía – actividad considerada estratégica – y aunque su funcionamiento muestra muchas características en común, existen diferencias dadas por el sector, la función, el mercado y el modo de operación: no es lo mismo el trading de electricidad que el de Oil & Gas, el de una empresa comercializadora que el de una generadora, ni es el mismo en todos los mercados en que operen, ni es independiente de condicionantes corporativos, etc.

Mejora de las decisiones de trading

Para nosotros, que nos dedicamos a la Analítica Prescriptiva, estas diferencias en los departamentos de trading hacen, si cabe, más interesante el reto técnico y matemático de aplicar nuestra disciplina para apoyar las decisiones de compra y venta tal y como se hace en mercados como el bursátil.

Los traders de energía toman todos los días decisiones relativas a cuánta energía compran o venden, a qué precios, en qué mercados, si se trata de spot, futuros, opciones, etc. Además el entorno de las decisiones es cada vez más rápido y diferente para cada empresa de energía. Son decisiones complejas que requieren herramientas y técnicas también complejas con un grado de sofisticación muy alto para poder ofrecer la solución óptima.

No existen aplicaciones off-the-shelf que cubran toda la casuística y que estén continuamente actualizadas para cada organización. Por eso, las empresas energéticas construyen sus propias plataformas de trading integrando software de terceras partes con desarrollos propios o de empresas externas.

Optimización con Analítica Prescriptiva

¿Realmente se pueden mejorar las decisiones de compra-venta de energía mediante técnicas de Analítica Prescriptiva? Sin duda. Frente a la Analítica Predictiva, que puede ayudar a predecir demanda de energía, precios, etc., la Analítica Prescriptiva propone la decisión matemáticamente óptima (o casi óptima) de entre una gran cantidad de posibles decisiones. Esto supone una mejora respecto a la toma de decisiones basadas en la experiencia humana, que en la mayor parte de los casos no son las óptimas.

Es muy común confundir la Analítica Prescriptiva con la aplicación de reglas if-then o árboles de decisión a los resultados de la Analítica Predictiva (si se predice X, se hace Y). El uso de árboles de decisión en algunos entornos de trading de energía puede ayudar a homogeneizar criterios de decisión de los traders, sin embargo no propone decisiones óptimas porque las reglas if-then no exploran el espacio de todas las soluciones posibles.

En contraposición, la Analítica Prescriptiva encuentra la decisión matemáticamente óptima empleando técnicas más elaboradas propias de la Investigación Operativa como:

• Métodos exactos: soluciones óptimas o cercanas al óptimo.
  • Descomposición basada en métodos exactos (Benders, generación columnas, etc.)
  • Programación lineal estocástica.
• Descomposiciones de tipo heurístico, combinación de simulación y heurísticos (simheuristics).
• Heurísticos constructivos, de búsqueda local, etc.
• Otras metaheurísticas.
  • Recocido simulado.
  • Colonias de hormigas.
  • Algoritmos genéticos.
  • Búsquedas tabú.
  • Etc.

Cuando la Analítica Predictiva no basta

En trading, cuando los mercados son muy volátiles u ocurren circunstancias excepcionales, las predicciones de variables como demanda energética, generación/producción, precios, etc., no son muy precisas, incluso podrían ser totalmente erróneas. Un ejemplo paradigmático lo vimos durante las primeras semanas de confinamiento por la COVID-19, cuando los datos históricos no servían para predecir el futuro y se tuvieron que desactivar los modelos predictivos, algo que no ocurrió con los modelos de Analítica Prescriptiva.

Hay varias técnicas que se utilizan para amortiguar la variabilidad de las predicciones dentro de la Analítica Predictiva, sin embargo, con la Analítica Prescriptiva se puede tratar de manera más eficaz y controlada esta variabilidad usando, por ejemplo, programación lineal estocástica, que funciona con distribuciones de probabilidad que representan la variabilidad de las predicciones.

Por eso, la Analítica Prescriptiva tiene en cuenta la variabilidad de las predicciones para tomar decisiones matemáticamente óptimas incluso en la ausencia de una cantidad de datos significativa.

Esto convierte la Analítica Prescriptiva en una herramienta de grandísima utilidad para apoyar la toma de decisiones de trading de energía.

Cómo incorporar o impulsar el uso de la Analítica Prescriptiva en departamentos de trading

Los departamentos de trading han mejorado en los últimos años gracias a la incorporación de especialistas en Ciencia de Datos en sus equipos, creando modelos predictivos cada vez más útiles. Ahora es el momento de dar un paso más, aplicando o reforzando el uso de técnicas de Analítica Prescriptiva.

Para ello, hay que contar con apoyo especializado en Analítica Prescriptiva / Investigación Operativa, con experiencia contrastada en: 

• Los últimos algoritmos y técnicas
• Las herramientas open source o comerciales que sean más adecuadas a cada proyecto.
• Formulación matemática eficaz y eficiente que permita obtener soluciones en el tiempo requerido. 
• Incorporar los datos provenientes de la Analítica Predictiva, mejorando las predicciones si fuera necesario y amortiguando su variabilidad con Analítica Prescriptiva

Y una de las claves para que tengan éxito los proyectos de mejora de la operativa del trading, está en la creación de grupos de trabajo multidisciplinares en los que participen:

• Los especialistas de trading energético del departamento.
• Los científicos de datos de la propia empresa.
• Los especialistas de Analítica Prescriptiva.

In-house vs externo

La Analítica Prescriptiva es una especialidad exigente que requiere formación y estudio específicos y continuados. No todos los grupos de Ciencia de Datos tienen la capacidad ni los medios de ofrecer ese desarrollo de competencia a sus miembros.

En el sector bursátil es común contar con carísimos quants o equipos de quantitative analysts en plantilla para dar apoyo a los traders dado su altísimo retorno y la optimización incesante, pero en el resto de sectores la opción más común consiste en la externalización de esta competencia.

Las empresas especializadas en Analítica Prescriptiva como baobab soluciones son la opción óptima para acceder al mejor talento y sacar provecho de su experiencia resolviendo problemas en multitud de sectores.

Si necesitas mejorar tus decisiones de compra-venta de energía, contacta con nosotros en info@baobabsoluciones.es y estaremos encantados de ayudarte.