Energy Market Analysis in Power BI

 

Analisi quantitativa del mercato dell’energia e del comportamento finanziario di commodity e società Energy/Utilities tramite dashboard interattive di Power BI. 

Il mercato dell’energia ha un ruolo centrale nell’economia, influenzando i costi dei trasporti, del riscaldamento, della produzione industriale e della generazione elettrica. Le variazioni dei prezzi delle principali commodity energetiche possono quindi avere effetti rilevanti sia sulle imprese sia sui consumatori.

L’obiettivo di questa analisi è osservare come si sono comportati nel tempo alcuni importanti indicatori finanziari legati al settore Energy, quali sono state le principali variazioni di prezzo e rendimento e come sono cambiati volatilità e rischio, con particolare attenzione alla situazione più recente.

L’analisi non ha l’obiettivo di formulare previsioni o indicazioni di investimento, ma di trasformare dati storici in indicatori utili per il monitoraggio dei mercati e il confronto tra differenti asset.

I dati sono stati preparati tramite Python e successivamente caricati in Power BI, dove sono state realizzate le analisi e le dashboard interattive.

Il dataset comprende:

• Brent Crude Oil, come riferimento per il mercato globale del petrolio;

• Dutch TTF Natural Gas, come riferimento per il mercato europeo del gas naturale;

• Eni, società italiana attiva lungo la filiera energetica;

• Enel, principale operatore italiano nel settore elettrico e attivo a livello internazionale;

• STOXX Europe 600, utilizzato come benchmark generale del mercato azionario europeo.

Il confronto tra questi strumenti permette di osservare contemporaneamente il comportamento di commodity energetiche, società quotate del settore e mercato azionario europeo.

L’analisi è stata suddivisa in quattro dashboard interattive, nelle quali è possibile selezionare gli asset e il periodo temporale:

1. Price, per analizzare il livello e l’evoluzione dei prezzi;

2. Annual Return, per confrontare le performance nei diversi anni e osservare il momentum;

3. Volatility, per analizzare la variabilità dei rendimenti nel tempo;

4. Risk, per analizzare la distribuzione dei rendimenti e il rischio di perdite giornaliere.

I risultati riportati sono esclusivamente descrittivi e basati sui dati storici disponibili. Non costituiscono previsioni né raccomandazioni di investimento.

 

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