Herausforderungen stellen die alte Garde im Rohstoffhandel auf die Probe: Russell
- von Clyde Russell
LAUNCESTON, Australien, 25. Sep (Reuters) - Der Iran-Konflikt (link) hat die etwas undurchsichtige Welt des Handels mit raffinierten Kraftstoffen ins Rampenlicht gerückt, während die Welt mit Versorgungsengpässen und Rekordpreisen zu kämpfen hat. Doch es ist die KI, die den Handel mit Diesel, Benzin und anderen Produkten endgültig aus dem Schatten holen könnte.
Während sich die Handelspraktiken für Rohöl seit Jahrzehnten etabliert haben und ein breites Spektrum an Marktteilnehmern anziehen, gilt dies nicht für raffinierte Produkte.
Diese Märkte, insbesondere in der Region Asien, die den größten Verbrauch aufweist, waren bislang weitgehend einer relativ kleinen Gruppe von Händlern vorbehalten, die Produzenten, Raffinerien, Spediteure und große Rohstoffhäuser wie Trafigura und Vitol vertreten.
Doch hin und wieder kann sich der Markt verändern, und KI könnte die notwendigen Werkzeuge bereitstellen, um dieses nach wie vor undurchsichtige Segment des Rohstoffhandels zu demokratisieren.
Die Idee klingt einfach: Mithilfe von KI werden alle verfügbaren Daten zusammengetragen, das Wissen spezialisierter Händler und Analysten hinzugefügt und Handelsideen generiert, die auf bestimmte Nutzer und Situationen zugeschnitten sind.
Einer der Vorreiter in diesem Prozess ist Sparta Commodities, ein in Genf ansässiges Unternehmen, das sich zunächst einen Namen damit gemacht hat, Daten bereitzustellen, mit denen Händler Arbitragemöglichkeiten beim Transport von Kraftstoffen von einer Region in eine andere ermitteln konnten.
Anfang dieses Monats brachte das Unternehmen „Leonidas AI“ auf den Markt, ein Entscheidungshilfetool, das den Prozess beschleunigen soll, mit dem Händler anhand von Daten zu Handelsentscheidungen gelangen.
Es nutzt alle verfügbaren Daten aus Spartas eigenen Quellen sowie von anderen Anbietern, ergänzt diese um Nachrichten und die Erfahrung eines sogenannten „dedizierten Agenten“, um Empfehlungen abzugeben.
In einer Demonstration für Reuters wurde Leonidas AI gefragt, welche Auswirkungen ein mögliches Verbot von US-Dieselexporten (link) auf verschiedene Märkte hätte. Nachdem das Tool wahrscheinliche Preisentwicklungen ermittelt hatte, wurde es gebeten, Handelsempfehlungen abzugeben.
Es schlug fünf Handelsgeschäfte vor und ordnete diese nach Überzeugungsgrad. Die Empfehlungen deckten zudem verschiedene Märkte in unterschiedlichen Ländern ab, und es gab sogar eine Empfehlung zur Fracht.
All dies dauerte nur wenige Sekunden, während es bisher selbst für erfahrene und versierte Handelsanalysten einige Zeit gedauert hätte, wahrscheinliche Kursbewegungen zu ermitteln und zu erarbeiten, wie man am besten davon profitieren könnte.
Konkurrenten in diesem Bereich, wie Kpler und Windward, führen bereits ähnliche Produkte ein oder entwickeln diese gerade.
Kpler, das als Schiffsverfolgungsdienst begann, nutzt KI, um Daten zu sogenannten „umsetzbaren Strategien“ zu verdichten, die Faktoren wie Geopolitik berücksichtigen.
Windward, ein weiterer Akteur im Tracking-Geschäft, nutzt KI zur Analyse historischer Daten und Schiffsbewegungsmuster, um Anomalien wie illegale Schiff-zu-Schiff-Transfers von Ladungen aufzudecken.
Akteure wie Hedgefonds, die bisher glaubten, ihnen fehle das nötige Wissen, um auf einem undurchsichtigen Kraftstoffmarkt gegen etablierte Händler anzutreten, könnten nun in der Lage sein, die erforderlichen Informationen ebenso schnell zu beschaffen und zu verarbeiten.
WIDERSTAND GEGEN VERÄNDERUNGEN
Gibt es Schwachstellen bei der Nutzung von KI zur Unterstützung von Handelsentscheidungen?
Die naheliegende Frage ist, ob alle einfach dieselben Empfehlungen erhalten, was zu stark überlaufenen Handelsgeschäften führen würde, die das Gewinnpotenzial zunichte machen.
Allerdings werden verschiedene Nutzer unterschiedliche Ziele verfolgen, was dieses Risiko mindern dürfte.
Beispielsweise könnte ein Raffineriebetreiber bereit sein, für einen Teil seiner Diesel- und Benzinproduktion einen Festpreis zu vereinbaren, während ein Händler bereit sein könnte, das Risiko einzugehen, dass die Preise vor der physischen Lieferung steigen, um so Gewinnpotenzial zu schaffen.
Infolgedessen sollten der Raffineriebetreiber und der Händler unterschiedliche Empfehlungen von der KI erhalten, selbst wenn sie dasselbe Modell verwenden.
Eine weitere naheliegende Frage ist, ob die Empfehlungen überhaupt sinnvoll sind – etwas, das sich erst mit der Zeit zeigen wird.
Widerstand könnte auch von etablierten Akteuren kommen, die sich gegen den Markteintritt von Neueinsteigern wehren könnten. Ein großer Händler könnte versuchen, die Preise durch eine Reihe von Geschäften zu beeinflussen, die darauf abzielen, kleinere Akteure in Stop-Loss-Situationen zu drängen.
Die Geschichte zeigt jedoch, dass sich die bestehenden Marktteilnehmer im Laufe der Zeit an die veränderten Umstände anpassen müssen – ob es ihnen gefällt oder nicht.
Ein Beispiel für diese Art von Wandel ist die Schiffsverfolgung physischer Frachtgüter in Echtzeit.
Diese Dienste – von Unternehmen wie Vortexa und der London Stock Exchange Group LSEG.L – tauchten erst vor etwa 15 Jahren auf, haben sich seitdem jedoch zu bekannten Namen entwickelt und sind unter den Akteuren des Rohstoffmarktes weit verbreitet.
KEINE ABNEIGUNG GEGEN VERÄNDERUNGEN
Auf der Asia Pacific Petroleum Conference (APPEC) Anfang dieses Monats in Singapur war das Hauptgesprächsthema (link) die Frage, wie der Iran-Konflikt gelöst und der Fluss von Rohöl und Ölprodukten aus dem Nahen Osten wiederhergestellt werden kann.
Das am zweithäufigsten diskutierte Thema war jedoch KI, mit Fragen wie: Wie setzen Unternehmen sie ein, und welche Vorteile und Risiken bestehen?
In zahlreichen Gesprächen auf der Veranstaltung wurde deutlich, dass Führungskräfte aus der Rohstoffbranche davon ausgehen, dass KI eine immer wichtigere Rolle bei der Datenerfassung und -analyse sowie bei betrieblichen Abläufen wie dem Transport und der Bestandsverwaltung spielen wird.
Der allgemeine Tenor lautet, dass es sinnlos ist, sich gegen den Wandel zu wehren. Vielmehr ist es besser, zu den Vorreitern zu gehören und eine Führungsrolle zu übernehmen.
Im besten Fall wird KI gleiche Wettbewerbsbedingungen im Handel mit Rohstoffen schaffen, der derzeit einer kleinen Gruppe erfahrener Marktteilnehmer vorbehalten ist.
Wie Felipe Elink Schuurman, CEO von Sparta, es ausdrückte: Früher war der Handelsdesk erfolgreich, der über die meisten Informationen verfügte, doch die neuen Gewinner werden diejenigen sein, die Daten am schnellsten in Handelsentscheidungen umsetzen können.
(Die hier geäußerten Ansichten stammen von Clyde Russell (link), einem Kolumnisten bei Reuters.)
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(Als Service bietet die Nachrichtenagentur Reuters eine automatische Übersetzung einiger englischer Artikel in eine Reihe von Sprachen an, darunter auch Deutsch. Da durch eine maschinelle Übersetzung Fehler entstehen können und der notwendige Kontext möglicherweise fehlt, übernimmt Reuters keine Gewähr für die Korrektheit der automatisch übersetzten Texte. Sie werden ausschließlich als Service zur Verfügung gestellt. Reuters lehnt eine Haftung für etwaige Schäden oder Verluste jeglicher Art ab, die aus der Nutzung der automatischen Übersetzungen entstehen.)