IA pour les marchés et le trading de l’énergie

• Comprendre les usages de l’IA sur les marchés de l’énergie
• Concevoir des modèles de prévision de prix et de volumes
• Maîtriser les risques des stratégies de trading algorithmique

Traders, analystes de marché, quants, responsables risques

Connaissance des marchés de gros de l’électricité et du gaz

• Situer l’IA dans la chaîne de valeur du trading de l’énergie
• Décrire les données de marché : prix spot, intraday, carnets d’ordres
• Prévoir les prix de l’électricité par modèles statistiques et IA
• Intégrer la météo, la demande et les capacités dans les modèles
• Détecter les signaux et anomalies sur les marchés de court terme
• Automatiser des arbitrages et la valorisation de la flexibilité
• Évaluer une stratégie par des tests rétrospectifs et simulation
• Maîtriser le surapprentissage et les biais des modèles de prix
• Respecter la conformité réglementaire et le suivi des ordres automatisés
• Piloter les risques de marché et de modèle d’une salle de marché

• Construire un modèle simple de prévision du prix spot à J+1
• Tester rétrospectivement une stratégie d’arbitrage intraday
• Fixer les limites de pertes et d’exposition d’un algorithme

• Méthodologie de validation d’un modèle de prévision de prix
• Check list de contrôle des risques d’un algorithme de marché
• Lexique de l’IA, du trading et des marchés de l’électricité