現貨價格預測偏差分析及優化

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日前和實時價格預測的準確率關系到交易策略的進行，所以需要對其價格預測偏差進行分析，以此評估預測價格的可信度，輔助日前交易策略。

(來源：微信公眾號“蘭木達電力現貨” 作者：黃熠哲、張興一)

本文數據源選用的是2023年1-6月的每日算法預測的日前價格和實時價格，以及實際出清價格。在分析價格預測偏差的同時，也進行各個時段出現價差的原因和概率的分析。

本文主要分為三個部分：預測價格偏差分析、價差預測準確率分析及最終的分析結論。

一

預測價格偏差分析

(一)峰、平、谷價格預測偏差

分峰、平、谷來看，除了河西實時偏差外，谷段價格預測偏差明顯大于平段和峰段：河東實時價格預測偏差峰谷平分別為：99.44、121.17、97.30;河東日前價格預測偏差峰谷平分別為56.55、67.36、53.06;河西日前價格預測偏差峰谷平分別為52.79、55.85、53.43。而谷段預測偏差較大的原因為：谷段新能源高于峰段和平段，容易出現阻塞，導致價格波動較大，從而使得價格預測偏差較大。

分區域來看，河東實時和日前價格預測偏差均大于河西，河東、河西日前價格預測偏差分別為：58.99、53.43;河東河西實時偏差分別為：105.97、94。這部分同樣是由于河東谷段經常出現阻塞，導致谷段價格較高，相對較難預測，而河西相對之下可以比河東少考慮一個阻塞變量，因此預測價格相對準確，預測偏差較小。

此外，可以很明確的看出實時價格預測偏差明顯大于日前價格預測偏差：河東、河西實時價格預測偏差均值分別為：105.97、94，而河東、河西日前價格預測偏差均值分別為：58.99、53.43。一方面說明了實時的價格相對日前的價格來說更難把握，另一方面也反應了甘肅電力現貨市場的波動較大。

(二)分時段價格預測偏差

分時段來看，谷二段(11:00-17:00)預測偏差最高，河東日前、河西日前、河東實時在谷二段的預測偏差分別為：70.86、58.72、130.47，均為10個時段的最大值，這部分數據不難判斷出谷二的價格在全天所有時段中最難預測，也反映出了谷二段價格收到阻塞的影響最大。

具體來看，13-15時段的預測偏差明顯高于其他時段，也可以由此判斷：如果某天出現阻塞，那么谷段的13-15時出現的概率最高，因此會出現一個最大的預測差。也說明相對其他幾個時段來說，13-15時段的價格預測參考價值最低，但是并不代表正負價差的預測參考價值最低，具體正負價差的準確率會在第三部分進行說明。

(三)分月價格預測偏差

分月來看，無論是日前還是實時，河東4-6月預測偏差明顯高于1-3月。河東實時偏差4-6月分別為：122.14、111.88、112.32，河東日前偏差4-6月分別為：66.34、69.80、67.40。針對于這部分的預測偏差進行分析，不難判斷這三個月的價差原因主要是新能源的一個多發，導致價格波動較大，實時價格走低，4-5月經常會出現全天性的正價差，而且價差較為明顯，與預測的價格有很大的差異;河西由于少了阻塞這一個變量，所以在預測上相對精確，1-3月和4-6月的價格預測偏差無明顯區別。

二

價差預測準確率分析

(一)分時段價差預測準確率

整體來看，河東、河西1-24時段價差預測準確率波動較大，均在50%以上。

河東：1時段價差預測準確率最高，為61.88%;8時段準確率最低，為50.83%。

河西：23時段價差預測準確率最高，為60.22%;15時段預測準確率最低，為50.28%。

從圖上可以直觀看到，河東的價差預測準確率相對于河西較高一些，這對于我們來說其實是一個比較好的消息，因為河東的價差雖然明顯，但是我們在做日前策略的時候，能夠將正負價差踩準，這樣無論最終的預測價格差了多少，我們也能夠有盈利。換句話說，在我們無法準確判斷日前和實時價格的時候，我們更加優先于判斷是否能夠將價差踩對。

(二)價差預測準確率分布圖

所選取數據從1月1日-6月31日，共計181天，河東有109天價差預測準確率大于50%，其中有11天價差預測準確率大于75%;河東有107天價差預測準確率大于50%，其中有15天價差預測準確率大于75%。

針對于這兩張直方圖，我們的主要目的是想將25%-50%的這部分準確率提高到50%-75%，這類似于電商里面將潛力客戶轉變為優質客戶一個道理，這部分的準確率意味著我們的策略錯誤，從而導致虧損，我們需要著重分析這25%-50%的具體原因，減少這部分的占比，增加50%-75%的占比，這樣直觀上可以給我們的策略帶來更多的收益。

通過以上分析，可得出以下結論：

1、谷段價格預測偏差較大，所以在做日前策略時，谷段價格相對來說可參考性較低。

2、河東整體預測偏差大于河西，所以在做日前策略時，河西策略可以較大程度的參考機器預測價格。

3、整體價差預測準確率較高，每個時段的價差預測準確率均在50%以上，而且在做日前策略時候，價差是更難把握的點，所以在做日前策略時，算法預測的價差可靠性要大于價格。

4、在無法優化或者減小整體預測偏差的時候，我們優先想辦法將正負價差踩準，將25%-50%這一部分提升至50%-75%這一階段，這樣就算價格預測波動較大，我們仍然能夠為公司提高收益。