电力现货交易价格分析预测方法-北极星售电网

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现货市场是发现电力商品价格的重要途径，价格信号对交易策略制定意义重大。不过，广东2019年现货试结算只开展了11天，现货价格有效数据很有限，缺少数据基础，给价格分析带来很大难度。但即使数据有限，价格分析和预测还是现货交易不可缺少的重要环节，没有对价格的判断，就无法制定交易策略。

（来源：微信公众号泛能网电力交易 ID：fnw_elec_trade 作者：泛能君）

电价本质是由供需关系决定的，短期市场中电价受天气、报价行为影响，随机性和波动性较高。本文对售电侧统一结算点现货价格的分析预测方法进行了初步探索，希望能够给大家提供一些分析思路。

对于现货市场，价格分析预测主要应用于两个重要场景，一是日前现货交易场景下，对日前和实时价差分析预测，二是配套现货的中长期交易场景下，对未来日前现货价格，以及集中、挂牌等中长期价格水平的预测。本文针对第一类日前现货交易场景的价格分析预测方法进行简要介绍。

在日前现货交易场景下，售电侧是基于对日前与实时价差预测来制定交易申报策略，获得最大利益。因此，对价格的分析固然重要，但价差的分析预测对交易策略的支持更为直接有效。影响日前与实时价格差的因素很多，包括供需关系、市场行为、天气变化等多个方面，我们先应用统计分析的方法对历史数据进行分析。

时间周期选择

首先统计分析是基于现货价格和价差的历史数据，以不同时间周期分析现货价差方向、均值等发现价差规律。周期的选择对分析较为重要，相似的时间周期通常会呈现出相似的数据结果。目前现货交易试结算数据有限，已有11天现货价格数据，预计未来为期1个月的月度试结算（30天），基于当前数据情况，较为常用的时间周期选择通常有以下几种：

1. 相邻日期：与标的日最邻近的日期（1日或多日）；

2. 历史同期（年、月、周）：当前为历史相同月份的周数据、相同周的同一日期数据；

3. 特定周期（临近周、月或历史全部）：邻近周数据、历史以来全部数据

4. 特定类型日期：工作日、周六日、节假日、调休节假日等。

5. 相似日或特定日期：基于天气、时间或其他温度，寻找相似日期数据、根据人工经验指定特定日期。

统计分析

基于时间周期选择，对选定周期的价格、价差数据开展统计分析，作为对未来预测的重要依据。下面以某一周期的现货交易价格为例，进行分析讨论。

1.价差方向统计

微信图片_20200407090713.jpg

以上图为例，选定某时间周期作为数据基础，统计每个时点日前和实时价差关系，蓝色柱线表示日前价格>实时价格的次数，黄色柱线表示日前价格<实时价格的次数。

2.价差方向概率

微信图片_20200407090717.jpg

在价差方向次数统计的基础上，计算价差方向概率能够更加直观的反应出某些时点日前与实时价差出现的一致性规律，支撑未来价差预测判断。图中0%是指实时价格高的概率，100%是指日前价格高的概率，而50%是指价差正负概率相同。

3.价差方向叠加均值

微信图片_20200407090720.jpg

在价差方向和概率的统计分析基础上，对每个时点叠加周期内价差均值维度的分析。价差方向和价差值是日前交易场景价格分析预测的两个重要维度。价差均值是在价差方向判断基础上的有效补充，价差均值绝对值较大，通过日前实时价差套利空间也较大，反之则套利空间较小。价差值除了均值分析，还可以从中位数、极值及波动范围等多指标展开分析。

4.特定时点价格分析

微信图片_20200407090722.jpg

通过上述分析，可能会发现某些特定时点的价格规律。以特定时点为目标，展开分析对应周期内的详细价格数据，预测重点关注时点的价差方向和价差值。

相关性分析

统计分析的方法是完全基于历史数据特征分析预测，而现货价格和价差的成因，还需要对影响价格的多种因素进行相关性分析。现货价格和价差形成由市场供需关系、统调负荷预测偏差、天气环境预测偏差等多种因素构成。通过对价格形成机制的研究和数据的不断积累，分析现货价差、价格与多种条件因素相关关系。关于现货价格相关性分析预测方法还处于初步探索阶段，后续文章中再与大家进一步探讨。

小结

本文对现货价格分析预测的应用场景和分析方法做了一些探索和尝试，有许多不足之处，旨在提供价格分析的想法和思路，算是抛砖引玉，欢迎大家批评指正，共同探讨。

原标题：现货交易价格分析预测方法

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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