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图 1D-2交易窗口下日滚动成交价-日前出清价的价差分布情况
上图为10月D-2交易窗口中,不同新能源出力水平下成交均价-日前出清价的分布情况,其中横轴为新能源在D-2日的预测值,纵轴为D-2窗口下成交价与出清价之间的差值。根据图1可以看出,如果某时段新能源出力在9000MW以上时,日滚动成交价格低于日前价格;9000MW以下时,日滚动成交价格高于日前价格。
图 2D-3交易窗口下日滚动成交价-日前出清价的价差分布情况
上图为D-3窗口下新能源出力预测与成交均价-日前出清价之间的分布情况,根据图2发现:与D-2窗口类似,新能源出力在9000MW以下的时段成交价高于日前价,对于发电侧来说,可以通过卖出的方式套取日滚动与日前之间的价差,从而增加损益;而在9000MW以上的时段,D-3窗口价差波动性更强,在11000-13000MW之间及15000MW以上都为成交价>出清价,与D-2窗口正好相反。
总的来看:当新能源出力较小时,市场对日前价格的预估往往会有一定程度的高估;而在新能源大发时段,对日前价格往往会低估,并且窗口越近市场情绪化越严重。
(二)时段与价差
图 3日滚动-日前平均价差分时情况
上图为10月不同时段日滚动成交价与日前出清价之间价差的平均值,根据图3可以看出D-2窗口的成交价与日前价价差最小;D-2、D-3窗口的价差方向基本保持一致,D-3窗口在14点以及20点价差较大;D-4窗口全天价差波动相对来说较为明显,主要是因为该交易窗口下交易所需信息相对更模糊,风险溢价更高。
图 4日滚动-日前价差标准差分时情况
根据图4可以看出,距离标的日越近,价差的标准差越小,说明该窗口下的成交价相对更稳定,结合图3可以得出D-2窗口是价格稳定且最接近日前出清价的窗口,在减少风险的的同时也失去了较大的套利机会,但是对于调整仓位来说仍然具有显著意义。D-4窗口价格波动最大,价差最大,对于套利有明显优势,但同时利益与风险并存,需要交易员对价格和市场风向都有较高的敏感度,并在远期窗口交易中谨慎交易,缩减交易量,规避风险。
对于以上价差产生的原因主要考虑两个方面的因素,其一是由于边界条件变动较大使得交易员对价格判断失误;其二是由于近期现货价格波动导致的市场受情绪影响。例如在连续高价的情况下,市场主体可能会对日前价格预估过高,买方在日滚动窗口出高价以避免日前损失,导致市场价格被抬高,由此导致较大价差。
2
日滚动与其他中长期的组合策略
对于新能源企业来说,中长期存在电量约束:新能源发电企业每日每一时段政府定价电量与中长期市场化合约电量总额不得超过实际发电量的300%,否则超出部分与该时段中长期全部市场化合约电量(晋北基地项目剔除雁淮合约)的较小值进行收益回收,其中若实际出力未达装机的4%,考虑预测偏差情况,只考核中长期合约超出12%额定容量外的部分与该时段中长期全部市场化合约电量(晋北基地项目剔除雁淮合约)的较小值。如果装机为100MW,实际中长期签约电量40MWh,全部市场化合约为30MWh,若实际出力为5MW,考核电量为25MWh;若实际出力为2MW,考核电量为28MWh。
根据电量约束条件,日滚动窗口要尽量将中长期中超过预测发电量300%部分的电量进行买回以此避免收益回收。
表1 组合策略分析
根据在日滚动窗口操作来规避收益回收的思路,对于光伏场站便多出一个选择:光伏也可在双边交易中签风电曲线。但是由于光伏场站出力只集中在白天,那么对于凌晨和夜间的双边量便要进行考核回收,根据上表案例,对于1-8、17-24时段因为光伏没有出力,因此中长期签约量必然超过电量约束标准,因此我们通过日滚动将考核量进行回收。以上数据均来自10月市场均价,计算得出在回收电量都能买回的理想情况下,签风电曲线的收益要高于单独签光伏曲线的收益,如果想要使光伏曲线收益达到风电曲线收益,至少需要午段每个点签到60MWh,不符合正常的交易逻辑。当然,在以上案例中只考虑了月度及以上的双边交易,并未考虑到月内旬交易的情况,仅针对日滚动交易窗口提供一种交易思路。
由此看来,日滚动不仅可以作为其他中长期的调仓和补充交易,自身还存在与日前套利的巨大空间,在交易类型中是不可或缺的一项,之后我们也会持续发布关于不同交易窗口类型下的策略情况,希望对大家有所帮助。
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