Approcci quantitativi per l Energy Trading & Risk Management: Gestione rischio asset rinnovabili

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1 Mercati energetici e metdi quantitativi: un pnte tra Università e Aziende Maggi, Padva Apprcci quantitativi per l Energy Trading & Risk Management: Gestine rischi asset rinnvabili Manuele Mnti, Ph.D. GDF Suez Energia Italia Energy Management - Pwer & Risk Prtfli E' vietata la riprduzine, e ridistribuzine in gni frma, anche parziale, di immagini, testi cntenuti senza autrizzazine dell autre e di GDF Suez Energia Italia s.p.a. Le indicazini mdellistiche, le cnclusini, i riferimenti all svilupp quantitativ, all pen innvatin e alle reti di cnscenza rappresentan libera ed individuale espressine intellettuale dell autre. Cpyright all cntenents Presentatin reserved. Title Fr cnditins and English disclaimer please cntact the authr.

2 2 Prfil del grupp: Glbal

3 3 Prfil del grupp: Glbal

4 Outline presentazine Attività di Analisi quantitativa e Analytics nelle scietà ETRM Applicazini quantitative: Risk Management asset rinnvabili (Wind e PV) Apprcci e strade di svilupp dispnibili Hub di tecnlgia e cnscenza 4

5 5 Struttura delle scietà Energy Trading & Risk Management

6 Struttura delle scietà ETRM: Attività «P»-side Buy-side della finanza Real prbability: «mdellizza il futur» Tipiche figure Quant: Quant Risk & Prtfli Manager Quant strategist ERPM Quant develper Attività Quantitative Analysis & Analytics: Tecniche utilizzate: Hedging e asset allcatin cn prdtti vanilla, swap, extic Mdellizzazine e ttimizzazine gestine degli asset cn prdtti energetici strutturati (VPP, Swing, strage) Prcessi stcastici e simulazine Mntecarl Stchastic Dynamic prgramming Risk Metrics (VaR, EaR, CaR, ES) Asset Risk Management

7 Struttura delle scietà ETRM: Attività «Q»-side Sell-side della finanza Risk neutral: «estrapla il presente» Tipiche figure Quant: Quant Trader (FO Quant) Structured deal trader Algrithmic trader e HFT in Prp desks ETRM Quant develper Attività Quantitative Analysis & Analytics: Tecniche utilizzate: Pricing derivati vanilla, estici e prdtti strutturati energetici (VPP e Swing Optins, Strage) Prcessi stcastici e simulazine Mntecarl Trading fndamentale, tecnic, alg trading e HFT Stchastic Dynamic prgramming Asset Backed Trading Algrithmic e meta trading strategies High Perfrmance Cmputing per big data e data mining DMA e latency mnitring

8 Struttura delle scietà ETRM: Attività Tipiche figure Quant: Energy Market Analyst Bidding strategist ETRM Quant develper Attività Quantitative Analysis & Analytics: Tecniche utilizzate: Ottimizzazine prtafgli shrt term e crsscmmdity Mdellizzazine ibrida fndamentalestatistica Strategie di ttimizzazine nmine Mdellizzazine prezzi prmpt Thick quantitative (Neural Netwrks, Fuzzy Lgic), Ricerca Operativa Teria dei gichi

9 Applicazine Risk Management: Gestine rischi renewable L scp è mdellizzare una cpertura del rischi per il prduttre L Energy Manager effettua la miglire cpertura cn prdtti standard baselad e gestisce il rischi residu (vlume e prezz) Il prduttre riceve un prezz fiss Strike, al nett di una fee di gestine del rischi OTC PUNz = IPEX znal electricity hurly price ( /MWh) Q = Hurly hedging level (MW); Vl = Wind farm prductin (MWh) S = Strike ( /MWh); t = time-frame (h) S*Q*t PUN*Q*t MWh MWh Prducer (S-Fee)*Q*t MtM PUNz*Vl Price risk PUN*(Vl-Q*t) Vlume risk Fee*Q*t (Fixed Incme)

10 Algritm quantitativ Dati strici di ptenza ergata dall asset rinnvabile in un regime di mercat 1 Mdellizzazine (vent) ptenza immessa dall asset rinnvabile 2 Mdellizzazine prezz IPEX PUN 3 Analisi di rischi vlume prezz cn simulazine MC: - Livell ttim di cpertura baselad (Qpt) - VaR e fee di gestine del rischi Margine vs test reale TOP (Y+1)

11 Mdellizzazine vent 1 Mdellizzazine vent e ptenza parc (Wind): - Prcess stcastic velcità del vent - Rappresentazine curva velcità del vent / ptenza ergata - Mdellizzazine di un prcess stcastic di prduzine raria 1a Dalla realizzazine dei dati Velcità si ttiene distribuzinedi Weibulltramite metd di massima versimiglianza λexp;kexp. N samples Wind velcity (V) λexp; kexp V Cut-Off Pwer utput (Put) [m/s] [MW]

12 Simulazine prduzine elica 1 Mdellizzazine vent e ptenza parc (Wind): - Prcess stcastic velcità del vent - Rappresentazine curva velcità del vent / ptenza ergata - Mdellizzazine di un prcess stcastic di prduzine raria 1a Dalla realizzazine dei dati Velcità si ttiene distribuzinedi Weibulltramite metd di massima versimiglianza λexp;kexp. Synthetic: wind Experimental 1b Simulazine del prcess stcastic vent cn gli stessi parametri di Weibull Mdellizzazine curva vent ptenza del parc cn regressine plinmiale. 600 Mdellizzazine del prcess stcastic di 400 ptenza cme cnvluzine del prcess del vent per la curva di ptenza Osservazini sul prcess Ptenza [MW] Synthetic: pwer

13 Simulazine prduzine PV 1 Mdellizzazine ptenza parc PV: - Prcess stcastic prduzine PV - Mdellizzazine prduzine cn serie di funzini trignmetriche (truncatin R+) - Mdellizzazine residui prim rdine ARMA - Mdellizzazine residui secnd rdine cn distribuzine nrmale

14 Simulazine prduzine PV 1 Mdellizzazine ptenza parc PV: - Prcess stcastic prduzine PV - Mdellizzazine prduzine cn serie di funzini trignmetriche (truncatin R+) - Mdellizzazine residui prim rdine ARMA - Mdellizzazine residui secnd rdine cn distribuzine nrmale

15 Simulazine prduzine PV 1 Mdellizzazine ptenza parc PV: - Prcess stcastic prduzine PV - Mdellizzazine prduzine cn serie di funzini trignmetriche (truncatin R+) - Mdellizzazine residui prim rdine ARMA - Mdellizzazine residui secnd rdine cn distribuzine nrmale

16 Simulazine prduzine PV 1 Mdellizzazine ptenza parc PV: - Prcess stcastic prduzine PV - Mdellizzazine prduzine cn serie di funzini trignmetriche (truncatin R+) - Mdellizzazine residui prim rdine ARMA - Mdellizzazine residui secnd rdine cn distribuzine nrmale

17 Mdellizzazine PUN 2 Mdellizzazine prezz IPEX PUN: - Set-up di parametri mean-reverting multivariati (Peak- Off Peak Hlydays switch) Prcess Ornstein Uhlenbeck multivariat cn salti: = Vettre prcessi UOL multivariati = Matrice di transizine deterministica mean-reverting = Vettre di regimi medi attesi staginali (calibrat su prezzi FWD a scherm) = Matrice di dispersine (calibrat su vlatilità strica) = Vettre di prcessi indipendenti di Wiener = Vettre di regimi di Jump (statistiche staginali e funzini di mercat fisic)

18 Simulazine stcastica PUN Italia

19 Simulazine stcastica PUN Italia

20 3 Simulazine Mntecarl prduzine elica Analisi di rischi: - Simulazine Mntecarl della ptenza ergata (Pt) per stabilire livell ttim di cpertura (Qpt) - Mntecarl simulatin, Back-test Y-2010 with hedging (Qpt) t assess prducer Fee e VaR 3a Un prim rundi simulazine Mntecarl genera i percrsi di velcità vent ptenza parc. La distribuzine di frequenza determina il livell ttimale di hedgingbaseladqpt. N bservatins Mntecarl (ut f 4000 prcesses) P synth mean mean rlz MW Q pt MW Pmean ~ Q

21 3 Simulazine Mntecarl VaR prduzine Analisi di rischi: - Simulazine Mntecarl della ptenza ergata (Pt) per stabilire livell ttim di cpertura (Qpt) - Mntecarl simulatin, Back-test Y-2010 with hedging (Qpt) t assess prducer Fee e VaR 3a Un prim rundi simulazine Mntecarl genera i percrsi di velcità vent ptenza parc. La distribuzine di frequenza determina il livell ttimale di hedgingbaseladqpt. 3b Un secnd rundi simulazine MC genera l espsizine al PUN relativa al livell di cpertura Qpt. Ilprduttre può decidere a quale livell di psizinarsi 95% cnfidence. N bservatins Mntecarl (ut f 4000 prcesses) % cnfidence mean rlz /MWh 1.5 /MWh Expsure Delta 95% cnfidence /MWh VaR 95% ~ Fee

22 Strategia di svilupp aziendale attività QA & Analytics Capital Intensive Knwledge Intensive Investimenti in utsurcing e cnsulenza Investiment di capitale intellettuale e uman Mnitraggi dirett dei KPI Ridtta respnsabilità Delegazine ttale - Dipendenza da entità esterne - Rischi di cambi tecnlgia - Maggiri csti Maggire flessibilità Minr cst Investiment a lung termine Utilizz di knwledge e technlgy brkers - Maggiri tempi di svilupp (?) - Retentin del knw-hw

23 Hub di cnscenza: the knwledge transfer prcess Knwledge & Technlgy brkers 23

24 Frum di discussine e trasferiment tecnlgic-scientific, ideat attrn all industria e alle figure: Energy prfessinals New hires, jb-rtatrs Pst-grads, PhDs & ricercatri Energy traders (prps & freelancers) ETRM e technlgy vendrs Partners tecnlgici e di ricerca: # EquanT Btcamp 24

25

26 Enhance the knwledge and technlgy transfer between research, industry and innvatin 26

27 @ Manuele Mnti # EquanT Btcamp

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