现货价格预测偏差分析及优化
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(相关资料图)
日前和实时价格预测的准确率关系到交易策略的进行，所以需要对其价格预测偏差进行分析，以此评估预测价格的可信度，辅助日前交易策略。
（来源：微信公众号“兰木达电力现货” 作者：黄熠哲、张兴一）
本文数据源选用的是2023年1-6月的每日算法预测的日前价格和实时价格，以及实际出清价格。在分析价格预测偏差的同时，也进行各个时段出现价差的原因和概率的分析。
本文主要分为三个部分：预测价格偏差分析、价差预测准确率分析及最终的分析结论。
一
预测价格偏差分析
（一）峰、平、谷价格预测偏差
分峰、平、谷来看，除了河西实时偏差外，谷段价格预测偏差明显大于平段和峰段：河东实时价格预测偏差峰谷平分别为：99.44、121.17、97.30；河东日前价格预测偏差峰谷平分别为56.55、67.36、53.06；河西日前价格预测偏差峰谷平分别为52.79、55.85、53.43。而谷段预测偏差较大的原因为：谷段新能源高于峰段和平段，容易出现阻塞，导致价格波动较大，从而使得价格预测偏差较大。
分区域来看，河东实时和日前价格预测偏差均大于河西，河东、河西日前价格预测偏差分别为：58.99、53.43；河东河西实时偏差分别为：105.97、94。这部分同样是由于河东谷段经常出现阻塞，导致谷段价格较高，相对较难预测，而河西相对之下可以比河东少考虑一个阻塞变量，因此预测价格相对准确，预测偏差较小。
此外，可以很明确的看出实时价格预测偏差明显大于日前价格预测偏差：河东、河西实时价格预测偏差均值分别为：105.97、94，而河东、河西日前价格预测偏差均值分别为：58.99、53.43。一方面说明了实时的价格相对日前的价格来说更难把握，另一方面也反应了甘肃电力现货市场的波动较大。
（二）分时段价格预测偏差
分时段来看，谷二段（11:00-17:00）预测偏差最高，河东日前、河西日前、河东实时在谷二段的预测偏差分别为：70.86、58.72、130.47，均为10个时段的最大值，这部分数据不难判断出谷二的价格在全天所有时段中最难预测，也反映出了谷二段价格收到阻塞的影响最大。
具体来看，13-15时段的预测偏差明显高于其他时段，也可以由此判断：如果某天出现阻塞，那么谷段的13-15时出现的概率最高，因此会出现一个最大的预测差。也说明相对其他几个时段来说，13-15时段的价格预测参考价值最低，但是并不代表正负价差的预测参考价值最低，具体正负价差的准确率会在第三部分进行说明。
（三）分月价格预测偏差
分月来看，无论是日前还是实时，河东4-6月预测偏差明显高于1-3月。河东实时偏差4-6月分别为：122.14、111.88、112.32，河东日前偏差4-6月分别为：66.34、69.80、67.40。针对于这部分的预测偏差进行分析，不难判断这三个月的价差原因主要是新能源的一个多发，导致价格波动较大，实时价格走低，4-5月经常会出现全天性的正价差，而且价差较为明显，与预测的价格有很大的差异；河西由于少了阻塞这一个变量，所以在预测上相对精确，1-3月和4-6月的价格预测偏差无明显区别。
二
价差预测准确率分析
（一）分时段价差预测准确率
整体来看，河东、河西1-24时段价差预测准确率波动较大，均在50%以上。
河东：1时段价差预测准确率最高，为61.88%；8时段准确率最低，为50.83%。
河西：23时段价差预测准确率最高，为60.22%；15时段预测准确率最低，为50.28%。
从图上可以直观看到，河东的价差预测准确率相对于河西较高一些，这对于我们来说其实是一个比较好的消息，因为河东的价差虽然明显，但是我们在做日前策略的时候，能够将正负价差踩准，这样无论最终的预测价格差了多少，我们也能够有盈利。换句话说，在我们无法准确判断日前和实时价格的时候，我们更加优先于判断是否能够将价差踩对。
（二）价差预测准确率分布图
所选取数据从1月1日-6月31日，共计181天，河东有109天价差预测准确率大于50%，其中有11天价差预测准确率大于75%；河东有107天价差预测准确率大于50%，其中有15天价差预测准确率大于75%。
针对于这两张直方图，我们的主要目的是想将25%-50%的这部分准确率提高到50%-75%，这类似于电商里面将潜力客户转变为优质客户一个道理，这部分的准确率意味着我们的策略错误，从而导致亏损，我们需要着重分析这25%-50%的具体原因，减少这部分的占比，增加50%-75%的占比，这样直观上可以给我们的策略带来更多的收益。
通过以上分析，可得出以下结论：
1、谷段价格预测偏差较大，所以在做日前策略时，谷段价格相对来说可参考性较低。
2、河东整体预测偏差大于河西，所以在做日前策略时，河西策略可以较大程度的参考机器预测价格。
3、整体价差预测准确率较高，每个时段的价差预测准确率均在50%以上，而且在做日前策略时候，价差是更难把握的点，所以在做日前策略时，算法预测的价差可靠性要大于价格。
4、在无法优化或者减小整体预测偏差的时候，我们优先想办法将正负价差踩准，将25%-50%这一部分提升至50%-75%这一阶段，这样就算价格预测波动较大，我们仍然能够为公司提高收益。
