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Previsioni di domanda che il desk di trading usa davvero

Come un desk di trading nel settore energia è passato dall'ignorare la propria dashboard di previsione al consultare la previsione a ogni decisione di dispacciamento - ricostruendola dentro il flusso di lavoro, non accanto.

Soluzioni AITeam dedicatoEnergia · trading
−4pt
errore di previsione vs. metodo precedente
ogni giorno
utilizzo da parte del desk di trading
in calo
tasso di correzioni manuali, mese su mese
0
dashboard separate da aprire

La situazione

Il desk aveva già una dashboard di previsione. Era stata consegnata un anno prima, aveva fatto una bella figura in demo e poi era stata silenziosamente ignorata: chi si occupa della programmazione continuava a pianificare il dispacciamento sull'esperienza e su un foglio di calcolo di regole empiriche. La dashboard era una scheda del browser che nessuno apriva - un finale familiare per i progetti di analisi dati che vivono fuori dal flusso di lavoro che dovrebbero orientare.

Il problema dietro il problema

La vecchia previsione falliva per due ragioni umane, non per una tecnica. Stava nel posto sbagliato - uno strumento separato che il desk doveva ricordarsi di consultare a metà decisione. E prometteva troppo: un unico numero sicuro di sé, senza intervallo di errore, di cui il desk ha imparato a diffidare la prima volta che si è rivelato molto sbagliato. Nessun guadagno di precisione avrebbe risolto né l'una né l'altra.

Che cosa abbiamo costruito

La previsione è stata ricostruita come componente degli strumenti di programmazione in cui il desk già lavorava - visibile nel momento in cui si prende una decisione di dispacciamento, non in un'altra scheda. Ogni numero arriva con il proprio intervallo di errore mostrato con onestà, e ogni previsione viene confrontata con quanto è poi successo davvero, alla luce del sole: la fiducia si guadagna con uno storico, non si dichiara in una demo.

Struttura del sistema: modello di domanda integrato nel flusso di lavoro di programmazione · intervalli di errore mostrati su ogni previsione · back-testing continuo visibile al desk · tracciamento delle correzioni manuali che alimenta la revisione del modello

La parte difficile

Riconquistare la fiducia che la prima dashboard aveva bruciato. Il desk è stato invitato a correggere liberamente la previsione - e ogni correzione manuale è stata registrata insieme al risultato. Dove le persone hanno battuto il modello, il team ha studiato il perché e lo ha migliorato; dove il modello ha battuto l'intuito, lo storico ha parlato da sé. Da allora il tasso di correzioni manuali cala mese dopo mese, per l'unica ragione che dura nel tempo: la previsione continua ad avere ragione.

Risultati che hanno tenuto

L'errore di previsione è di quattro punti migliore rispetto al metodo precedente e - la metrica che conta di più - oggi la previsione orienta ogni decisione di dispacciamento presa dal desk, tutti i giorni. La dashboard precedente è rimasta tecnicamente in vita per un anno senza orientarne nemmeno una.

Ha una dashboard che nessuno apre?

La sessione di diagnosi è gratuita - e comincia chiedendo dove viene presa davvero la decisione.