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Projeto IA Trading Energia
Primeira coisa que precisa ser dita é que essa iniciativa não é um Curso.
Estamos precisando validar na prática umas técnicas que estamos desenvolvendo aqui na POLI-UPE. Então estamos precisando da ajuda das pessoas que fazem trade de energia elétrica.
A ideia é uma relação ganha-ganha. Todo mundo ganha conhecimento. Não tem dinheiro, nem custo, nem ganho, nem perda, nem lucro, envolvido na história.
É só pessoas se ajudando. Colaboração Aberta.
Os encontros vão ser quinzenais nos sábados de manhã, 2 horas duração, das 10h00 às 12h00. E quando não der para nos reunirmos em algum sábado, a gente adia. A ideia é "No stress".
EQUIPE:
Frank Toshioka <apoloft@yahoo.com.br>,
Bruno Ferraz <brunoferraz@unochapeco.edu.br>,
Cláudio Paixão <claudio@imersol.com.br>,
ERICK FELIPE SABINO DA SILVA <felerick@gmail.com>,
Felipe Lemos <felipereislemos@gmail.com>,
gandufio0 <gandufio@gmail.com>,
juliano.b.cardoso@gmail.com,
Leonel Laboissiere <leonel.laboissiere@gmail.com>,
Andamento das Reuniões
1a Reunião (online), em 19-jul-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
Apresentação da ideia do trabalho. O e-mail de convocação tinha aproximadamente 30 convidados.
Metas para a próxima reunião:
1) Discutir a ideia básica do SMA com uma Planilha Excel. Temos várias suposições simplificadoras que precisamos validar com a turma do Trade.
2a Reunião (online), em 02-ago-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
Discutimos a ideia básica do SMA com uma Planilha Excel. Já fechamos questão em várias suposições simplificadoras. Já validamos com a turma do Trade.
Metas para a próxima reunião:
1) Fazer um Programa Python com a ideia básica do SMA que fizemos numa Planilha Excel.
3a Reunião (online), em 16-ago-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
Já fizemos o Programa Python com a ideia básica do SMA.
Metas para a próxima reunião:
1) Pegar a série temporal que mandaram e fazer um Programa Python para deixar ela em um DataFrame do pandas. Ela vai ficar em base diária com valores de abertura, fechamento, máximo, mínimo, etc.
4a Reunião (online), em 30-ago-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
Discutimos muito o dia a dia do Trade Especulativo das Comerc´s. Os colegas Adriano (Electra) e Diego (Neoenergia) ajudaram muito com esse entendimento
1) Pegar a série temporal que mandaram e fazer um Programa Python para deixar ela em um DataFrame do pandas. Ela vai ficar em base diária com valores de abertura, fechamento, máximo, mínimo, etc.
5a Reunião (online), em 13-set-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
O colega Frank Toshioka apresentou o trabalho do Mestrado dele do ano de 2017. O mestrado dele era uma previsão do PLD semanal com vários passos à frente e usando várias entradas. Ele fez uma Rede Neural Artificial e terminou, depois de vários testes, usando somente 3 entradas para fazer essa previsão. As entradas foram ENA, Eenrgia Armazenada e o próprio PLDsemanal. Em 2017 o PLD ainda não era horário. Depois o colega Frank Toshioka também explicou o trabalho dele na COPEL. Ele é especialista em medição e faturamento dos clientes livre e outros, na COPEL Distribuição.
Depois o colega Bruno Ferraz também se dispôs a explicar os conceitos básicos de Redes Neurais Artificiais (RNA) na próxima reunião.
Ao final da reunião o colega Diego (Neoenergia) falou que a série temporal que nós usamos até agora, que é o produto Sudeste Convencional 4o Trimestre de 2025 está perdendo liquidez. Ele vai trazer uma nova série temporal e vai trazer uma explicação básica também sobre como os modelos chuva-vazão impactam o trade especulativo.
Metas para a próxima reunião:
1) Olhar essa série temporal e esses outros dados de entrada que o colega Diego quer trabalhar. E também ver a explicação básica das RNA´s pelo colega Bruno Ferraz.
6a Reunião (online), em 20-set-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
O colega Bruno Ferraz apresentou de forma bastante didática e formidável o funcionamento de um neurônio (Perceptron) numa Planilha Excel. O colega Diego (Neoenergia) também já tinha mandado antecipadamente a série temporal com maior liquidez. E ele ainda vai correr atrás de trazer uma explicação básica sobre como os modelos chuva-vazão impactam o trade especulativo. Ao final da reunião ficou decidido que vamos trabalhar com preço diário e esse preço diário fazer uma média ponderada dos preços executados durante o dia específico. Essa média ponderada será calculada em função do volume negociado em cada "operação" que aparece no dia específico na série temporal.
Metas para a próxima reunião:
1) Trazer uma Rede Neural para mostrar como funciona.
7a Reunião (online), em 11-out-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
Nessa reunião o colega Bruno Ferraz mostrou o código em Python para pegar a série temporal do Diego e fazer o cálculo do preço médio diário ponderado pelo volume. Também nessa reunião o Juliano explicou um bocado sobre o IPDO do ONS e todas as variáveis que influenciam no cálculo do PLD médio diário.
Metas para a próxima reunião:
1) Eduardo Sodré ficou de trazer a Rede Neural Artificial para o trade diário com a série do preço médio ponderado pelo volume, e também trazer a Rede Neural Artificial para o trade em cada momento de negociação. Então são duas abordagens. Uma para o preço médio ponderado diário e outra para cada momento de negociação.
2) Juliano também ficou de trazer uma Tabela com vários dados de entrada que influenciam o PLD médio diário. Ele mostrou o IPDO do ONS que traz várias informações importantes, tais como, geração eólica, térmica, intercâmbios, ENA's, etc.
8a Reunião (online), em 25-out-2025 (sábado):
Resumo da Reunião:
Na reunião de hoje, o foco principal foi definir os próximos passos do grupo. Então eu ouvi a opinião do Bruno Ferraz, do Frank Toshioka e do Erick Sabino. Ficou estabelecido que, na próxima reunião, agendada para 29 de novembro, iremos comparar três técnicas aplicadas a algoritmos voltados para a análise de séries temporais, sem considerar outras variáveis de entrada, tais como, como energia natural afluente, carga, geração eólica etc.
Reconhecemos que o trading especulativo no Brasil, operando da forma que está operando hoje, somente como um balcão muito limitado na CCEE, envolve riscos significativos de contraparte e liquidez. Então na minha opinião, algoritmos baseados exclusivamente em séries temporais (sem usar outros dados de entrada) podem ser insuficientes para apoiar decisões assertivas, dada a necessidade de incorporar outras variáveis.
No entanto, após diversas discussões com vários traders, inclusive no SNPTEE 2025, concluímos que o desenvolvimento de uma ferramenta desse tipo, voltada para o trading especulativo no cenário atual brasileiro, demandaria tempo e esforço elevados, o que torna inviável manter o desenvolvimento colaborativo e aberto sem remuneração.
A proposta é encerrar as atividades do grupo em novembro de 2025 e estudar a possibilidade de encaminhar o projeto para uma startup na Holanda, em parceria com o professor Fernando Santos, da Universidade de Amsterdam. Dado que as bolsas de energia elétrica da Europa já são com contraparte central, com bastante liquidez e com a pessoa física podendo fazer trader.
Metas para a próxima reunião:
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