Il Gruppo Tremagi, holding che controlla l'operatore energetico Illumia, ha costituito Keiros Analytics, società che si occuperà di analisi dei dati, modelli previsionali e sistemi quantitativi applicati ai mercati dell'energia elettrica e del gas.
La struttura è composta da dieci persone, con un'età media di 33 anni, e raccoglie competenze di fisica dell'atmosfera, matematica e data science. La società nasce dal team di analisi già operativo all'interno del Gruppo, le cui attività vengono ora organizzate in una società autonoma.
«Keiros – dichiara Massimiliano Brialdi, CEO di Keiros Analytics – nasce per trasformare dati, competenze quantitative e tecnologia in strumenti utili a prendere decisioni migliori e più rapide. Nei mercati energetici l'incertezza non si elimina, ma si deve provare a leggere e gestire. Dietro Keiros c'è un lavoro costruito negli anni all'interno del Gruppo Tremagi, fatto di competenze specialistiche, sperimentazione e confronto continuo con il mercato. Siamo orgogliosi di ciò che abbiamo sviluppato e convinti che questo lavoro abbia oggi un potenziale che va oltre il perimetro in cui è nato».
Uno dei principali campi di lavoro della società è la meteorologia. Con la diffusione delle fonti rinnovabili, le condizioni atmosferiche incidono in misura crescente sia sulla produzione sia sulla domanda di energia, e quindi sull'andamento dei mercati. Il Gruppo lavora su questo tema da diversi anni, in un contesto segnato da forte volatilità e dall'influenza di fattori geopolitici e finanziari.
«La meteorologia – afferma Marco Bernardi, Presidente del Gruppo Tremagi – oggi ha un impatto sul prezzo dell'energia che definirei definitivo: è diventata a tutti gli effetti una sorta di asset class. In un mondo energetico la cui volatilità sta diventando più importante di quella del Nasdaq ed è legata più ai tweet che arrivano dall'America o dalla Russia, focalizzarci su una dimensione come la meteorologia, che dà impatti reali e chiari sul prezzo, è fondamentale».
Sul piano operativo, il team sviluppa modelli meteorologici propri, in parte basati su intelligenza artificiale, e li affianca alle previsioni di soggetti terzi all'interno dei modelli quantitativi usati per il trading. Il dato meteorologico viene poi tradotto in stime sugli effetti per la produzione da fonti rinnovabili, per i consumi e per il mercato, a supporto delle scelte sui mercati del gas e dell'energia elettrica.
