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電力市場の仮想入札に向けた価格感応型機械学習

記事 arXiv papers · 著者: Yinglun Li et al.
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サマリー

この論文は、米国の卸電力市場における仮想入札について、リスク制約付きポートフォリオ最適化手法を提示しています。市場清算によって生じる依存関係を利用し、リカレントニューラルネットワークで時間帯間の地点別限界価格スプレッドを予測します。制約付き勾配ブースティング木で、ネット仮想入札に対するスプレッドの反応をモデル化し、ポジション自体が価格に与え得る影響を戦略に考慮させています。

PJM、ISO-NE、CAISOを対象とした実証分析では、価格感応度を明示的にモデル化したポートフォリオが、それを無視したポートフォリオを上回っています。また、3市場すべてのシャープレシオがS&P 500を上回り、CAISOの二決済方式はPJMやISO-NEより効率が低いと報告されています。これらの結果は、戦略設計と市場効率の評価を結びつけています。提示された要約にはサンプル期間、取引コストの前提、リスク制約の詳細、アウトオブサンプル検証がありません。そのため、報告された成績が実運用でも続くかを判断するには不十分です。

主なアイデア

  • 仮想入札を、自己勘定取引会社向けのリスク制約付きポートフォリオ最適化として捉えています。
  • リカレントニューラルネットワークで時間帯間の地点別限界価格スプレッドを予測します。
  • 制約付き勾配ブースティングモデルで、ネット仮想入札がスプレッド価格に及ぼす影響を推定します。
  • 価格感応度を明示的にモデル化すると、PJM、ISO-NE、CAISOで報告されたポートフォリオ成績が向上します。
  • 分析では、PJMとISO-NEに比べ、CAISOの二決済方式の効率が低いと報告されています。

タグ

機械学習先物ポートフォリオ構築リスク管理
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# Machine Learning-Driven Virtual Bidding with Electricity Market Efficiency Analysis


# Machine Learning-Driven Virtual Bidding with Electricity Market Efficiency Analysis









This paper develops a machine learning-driven portfolio optimization framework for virtual bidding in electricity markets considering both risk constraint and price sensitivity. The algorithmic trading strategy is developed from the perspective of a proprietary trading firm to maximize profit. A recurrent neural network-based Locational Marginal Price (LMP) spread forecast model is developed by leveraging the inter-hour dependencies of the market clearing algorithm. The LMP spread sensitivity with respect to net virtual bids is modeled as a monotonic function with the proposed constrained gradient boosting tree. We leverage the proposed algorithmic virtual bid trading strategy to evaluate both the profitability of the virtual bid portfolio and the efficiency of U.S. wholesale electricity markets. The comprehensive empirical analysis on PJM, ISO-NE, and CAISO indicates that the proposed virtual bid portfolio optimization strategy considering the price sensitivity explicitly outperforms the one that neglects the price sensitivity. The Sharpe ratio of virtual bid portfolios for all three electricity markets are much higher than that of the S&P 500 index. It was also shown that the efficiency of CAISO's two-settlement system is lower than that of PJM and ISO-NE.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。