Abstract ：

随着电力市场建设的不断完善，由多个虚拟电厂介入的配电侧市场运营机制日趋复杂。研究了计及多利益主体的配电侧市场交易策略，进而构建了一种用于动态定价和市场出清的双层优化模型。上层以最小化配电系统运营商成本为目标，计及潮流和运行安全约束;下层以最大化虚拟电厂收益为目标，求解经济调度模型。在此基础上，利用线性化技术和互补原理将下层问题转化为均衡约束，进而基于强对偶理论将原始非线性双层优化模型转化为单层的混合整数线性规划模型进行求解。算例仿真验证了本文所建立模型的有效性。

Keyword ：

动态定价 多利益主体 混合整数线性规划 配电侧市场 虚拟电厂

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股票市场作为金融市场的重要组成部分，正受到越多民众的关注与投资。海量的数据使得主观交易者对市场的认知更显吃力，量化交易作为多学科交叉的投资方式正逐渐被国内广大投资者接受。股票市场作为一个低信噪比的复杂系统，传统的线性或近似线性模型有一定的局限性。随着人工智能技术的快速发展与普及，一些机器学习算法也开始尝试在量化投资中使用。本文采用BP神经网络机器学习算法与纯技术指标的数据集，构建股票量化模型与交易策略。 本文从聚宽等交易平台获取八个类别的量价类技术指标，同时对各指标去量纲等处理。建立单指标的有效性测试框架，对200多个指标分别测试，选择有效特征。对同类间指标和不同类间指标采用不同方式剔除冗余。建立了BP神经网络模型，并使用网格搜索优化参数，预测各股票的收益率并排序，构建交易策略。本文重点建立了完整有效性测试框架，对输入端特征进行严格的测试；在确保信息损失较小情况下去除冗余；采用了相对收益率作为标签，避免了不同行情下数据对模型的干扰。 通过历史回测与模拟交易，验证此方法建立的模型适合A股，投资组合的收益能够长期跑赢沪深300指数。通过不同的组合方式构建投资组合，可以为不同风险承受能力的投资者提供决策。利用本文构建的模型和交易策略，作者参加了多项大学生量化交易大赛，并多次获奖。

Keyword ：

技术指标 交易策略 量化投资 神经网络

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新能源因其波动性、随机性和反调峰性，大规模接入电网时，给电力系统的调度运行带来了严峻挑战。随着新能源在电力系统中的渗透率不断增加，单纯依靠调度火电机组等传统发电侧资源来适应新能源的出力变化，难以实现其大规模的消纳，也使火电机组面临巨大的调峰困难，影响火电机组的经济性运行。通过市场手段促进资源的优化配置，充分挖掘用电负荷的灵活性，直接或间接地影响用户的用电行为，实现发电侧资源和用电侧资源的配合，成为解决新能源消纳、缓解火电机组调峰压力的新途径。本文立足于含新能源的电力市场机制不够完善、新能源消纳困难的问题，在市场环境下研究供需互动的机制。通过对调动用户侧灵活性促进供需互动、促进新能源消纳的市场机制设计和市场主体策略分析，开展了含新能源发电商的最优交易策略、挖掘用户侧灵活性的需求响应机制、零售商的最优行为策略等系统研究，取得了一定的研究成果，对含新能源电力市场的主体有积极的指导意义，为促进新能源消纳、缓解火电机组调峰压力提供了思路。主要研究工作如下： 1. 在发电侧电力批发市场，针对含新能源发电商提高收益的问题，提出发电商与电动汽车换电站的灵活双边合同机制。基于发电商最大化净收益的目标，建立了发电商参与联合电力库市场和双边合同市场的模型，研究了其最优竞标策略、交割计划和机组组合。通过对电动汽车换电站内部运行机制和负荷特性的研究，基于供应商管理库存模型，推导了电动汽车换电站的整体充电需求。研究结果表明：灵活双边合同可使发电商增加套利机会，提高收益，并有效降低因风电功率、电价等信息预测的不准确性带来的日前竞标量和实时交割量的偏差值经济惩罚。为含新能源的发电商提高收益、降低偏差量经济惩罚提供了参考，有助于提高发电商开发新能源的积极性。 2. 在发电侧电力批发市场，针对需求侧参与系统独立运营商（ISO）日前电能量市场出清的问题，在不同时间尺度下，建立了同时考虑激励型和电价型两种需求响应的含新能源的ISO日前随机优化调度双层模型。上层建立了ISO基于安全约束的随机机组组合模型。对于激励型需求响应，基于需求侧竞价的方式，建立了包含日前和实时可削减负荷、日前可转移负荷的需求响应模型；对于电价型需求响应，将实时电价对负荷曲线的影响作为随机变量融入到模型中。下层提出排队法确定提供激励型需求响应资源的中标用户，并将边际中标用户的报价作为最终的合同结算价格。研究结果表明：电价对弹性负荷的影响会改变负荷曲线，应在日前调度中予以考虑；同时表明了需求响应在发电侧缓解风电的波动性和不确定性、促进风电消纳、降低发电成本、缓解网络阻塞的效用，以及在需求侧通过降低发电边际成本，从而降低需求侧购电成本的效用。 3. 在售电侧电力零售市场，为促进新能源消纳、缓解火电调峰压力，针对需求弹性值不易预测的灵活负荷，提出引导其用电行为的电价型需求响应定价机制。以发电商组建的供电商和电动汽车聚合商为研究对象，建立供电商最小化发电成本和弃风损失费用的模型；基于对电动汽车用户用电行为的分析，建立含充电需求约束的电动汽车聚合商最大化净收益的模型。提出日前两步制定价机制和策略，建立供电商和电动汽车聚合商的两步电价传递模型。研究结果表明：提出的机制促进弹性负荷“跟随”风电曲线，促进风电消纳，降低供电商发电成本，缓解火电调峰压力，同时也降低电动汽车聚合商用电成本，提高了总体社会效益。 4. 在售电侧电力零售市场，针对零售商提高收益的问题，提出零售商实施需求响应的策略。通过考虑需求响应影响下的市场出清电价作为零售商的购电电价，反过来影响零售商净收益的闭环过程，建立了考虑需求响应和市场出清过程的零售商最大化净收益双层随机优化模型。上层通过推导可削减负荷和包含整数决策变量的可连续转移负荷模型，建立了零售商最大化净收益的离散组合优化模型。下层基于直流最优潮流，建立了考虑需求响应和随机风电场景的市场出清模型。通过将下层模型转化为其Karush-Kuhn-Tucher （KKT）条件，将原双层模型转化为单层带有平衡约束的数学规划，并通过强对偶理论将其转化为混合整数线性规划进行求解。研究结果表明：实施需求响应可提高零售商的净收益，缓解网络阻塞带来的影响，对处于阻塞严重节点的零售商具有指导意义；在风电渗透率越高的市场，零售商的购电成本越低，有助于提高零售商参与含新能源电力市场的积极性，提高通过市场消纳新能源这一途径的有效性。

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电力市场 新能源 需求响应 优化调度

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金融市场微观结构理论从微观的角度探寻金融市场的内在规律，订单流不平衡指标可以反映金融市场微观结构的部分运行特征，相对于交易量指标，订单流不平衡能够反映更多的信息。行为金融学理论研究了不同类型投资者的投资行为存在差异性，这些投资行为信息又反映在特定的订单流中。 本文利用Level-2行情数据库的逐笔交易数据构造订单流不平衡指标，将市价单定义为主动订单。根据订单规模的大小划分超级大单、大单、中单和小单，探讨不同规模订单流不平衡对股票收益率以及波动性的影响。本文的研究样本为沪深300指数成分股，采用的时间窗口为2016年3月01日至2018年12月28日。在对研究样本的特征进行分析之后分别建立了静态面板回归模型、动态面板回归模型和动态面板VAR模型。 在对订单流不平衡与股票收益率的实证分析中，我们得出以下结论：（1）小单订单流不平衡与股票收益率呈显著负相关，说明整体上小单处于亏损状态。（2）中单、大单和超大单的订单流不平衡与股票收益率呈显著正相关，反映了整体上中单、大单和超大单获得盈利。（3）从参数估计的大小来看，大单的订单流不平衡系数最大，其次为中单、超大单，表明了大单对股票收益率的影响最大，作为投资者应该更加关注大单的走向。（4）从滞后期来看，小单的净买入冲击会使得股票日收益率下降，这一效果大概能持续3个交易日，中单、大单和超大订单净买入冲击均会使得股票日收益率上升，该冲击效果大约持续2个交易日。在对订单流不平衡与股票波动性的实证分析中，我们发现面板回归模型与动态面板VAR模型的结果不一致，这是因为面板回归模型没有考虑到不同规模订单之间的相互作用，而动态面板VAR模型考虑到了不同规模订单之间带来的影响。动态面板VAR模型结果表明，不同规模的订单流不平衡都引起了股票波动性的上升，从效果大小来看，小单的订单流不平衡对波动性的影响效果稍微大一点，从效果的持续性来看，小单的效果持续性稍强。根据本文对不同规模订单流不平衡与股票收益率以及波动性研究的实证结果，建议投资者如果能够获取到Level-2行情数据，在技术条件以及资金允许的情况下捕捉大单的走向，采取跟随大单的交易策略，这样在大概率下会获得盈利。

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订单流不平衡 行为金融学 市场微观结构

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在区域综合能源系统(IES)层面上,从市场角度入手,提出建立电-气-热多能源日前市场,阐述了负荷聚合商(LA)参与多能源日前市场的基本交易机制。在该市场模式下建立综合需求响应(IDR)模型,进而以LA利润最大为优化目标,研究基于IDR的电-气-热最优联合交易策略。为保证市场交易满足区域IES的安全运行要求,建立了电-气-热IES的网络模型。以IEEE33节点配电网-11节点气网-6节点热网的区域IES为例验证了所提方法的有效性,通过对传统需求响应(DR)和所提多能源市场IDR模型的对比分析,验证了所提多能源市场IDR模型不仅有利于提升LA的市场盈利,而且通过多能源峰谷互济可满足多元负荷需求,平抑负荷波动。

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多能源市场 负荷聚合商 集中供热系统 区域综合能源系统 天然气网络 综合需求响应

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我国金融市场体系的逐步完善和产品的不断丰富，以及信息技术、网络技术的普 及应用，极大地促进了量化投资在我国的广泛应用。追求超额收益的 Alpha 策略是量 化投资的常用策略，但金融市场的革新、市场异象、策略模仿等因素往往会降低收益水 平，使 Alpha 策略的有效性受到挑战。本文试图筛选有效的选股因子和择时因子，并将 其有机结合来设计多因子 Alpha 策略，以期获得超额收益。 论文首先阐述了量化投资的相关理论，选股、择时策略的常用指标；其次，通过梳 理研究文献和分析应用现状，归纳候选因子，并通过行业中性分层测试、市值中性分层 测试、单因子回归测试、单因子 IC 测试、冗余因子去除，来筛选有效因子，最终选出 9 个有效因子；再次，按市场、行业进行“季节效应”识别，分月度进行参数检验和非 参数检验，综合各行业收益风险，建立行业买卖优先次序；最后，设计综合应用选股、 择时因子的交易策略，并对策略进行回测和优化。 经过上述研究，本文得出如下结论：第一，对候选因子进行综合测试和评价，选取 的有效因子有：上市日期、换手率、P/E、5 日反转、自由流通市值、30 日反转、总市 值、股息率、EPS。第二，经过季节效应识别，发现我国证券市场存在如下季节效应： 用参数回归和非参数检验的方法验证沪深两市存在“季节效应”，金融行业 1 月、6 月 存在显著的正“季节效应”。各个行业买卖优先次序为：1 月：医药、工业、能源、电 信、材料、信息、金融、公用、消费。6 月：医药、电信、信息、消费、公用、工业、 能源、材料、金融。其余月份：公用、消费、医药、金融、可选、工业、能源、电信、 材料、信息。第三，设计了季节增强的 Alpha 策略（SE-Alpha） ,策略回测区间为 2014.1.12017.12.31。动态加权法下季节增强的组合收益率为 124.74%，index 为 47.92%，SEAlpha 为 76.82%，波动较大；静态加权法优化因子和权重，季节增强的组合收益率为 231.97%，index 为 47.92%，SE-Alpha 为 184.05%，波动较小。 实证和回测表明，SE-Alpha 策略在选股基础上，根据季节效应判断买卖时点及买 卖优先次序，可以有效的提升选股和择时效果，获得更高的投资收益。

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季节效应 量化投资 选股因子 择时因子

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股市预测是困难的金融时间序列预测问题，然而对股价涨跌的准确预测能够帮助投资者在投资中降低风险、提高收益。另外对于投资者来说，比起股价预测本身，他们更关注能否在对股票的预测中产生简单的买卖信号，帮助他们进行买卖决策。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）以其出色的泛化能力在股票预测和股票交易策略领域得到广泛研究。 本文使用三种SVM分类算法（SVC、ν-SVC和LSSVC）和三种SVM回归算法（ε-SVR、ν-SVR和LSSVR）对上证指数和平安银行的收盘价涨跌进行提前一天的预测，并与BP神经网络分类和回归算法进行比较。对于六种SVM算法，使用网格搜索和遗传算法优化模型参数。实验结果显示在上证指数和平安银行测试集上，除了BP神经网络回归，其他七种方法与特定输入输出变量结合获得的最高预测准确率都超过60%，平均预测准确率都超过50%。 本文编程实现滑动窗口法分段线性表示，通过去除非极值点、重新分段得到改善的分段线性表示，然后把分段线性表示转化为介于0、1之间的连续交易信号，使用ε-SVR、ν-SVR、LSSVR和BP神经网络回归对交易信号进行预测，设定买卖阈值，将预测值转换成买卖信号，进行模拟交易，计算收益率，并与买入并持有交易策略进行比较。结果显示，对上证指数和平安银行测试集，四种回归算法与特定输入变量、买卖阈值结合取得的平均收益率都超过了买入并持有交易策略。

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BP神经网络 分段线性表示 股票预测 交易策略 支持向量机

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一、策略思想简介 (1)配对交易介绍.配对交易(PairsTrading)的理念最早来源于上世纪20年代华尔街传奇交易员JesseLivermore的姐妹股票对(sisterstocks)交易策略.他首先在同一行业内选取业务相似,股价具备一定均衡关系的上市公司股票,然后做空近期的相对强势股,同时做多相对弱势股,等两者股价又回复均衡时,平掉所有仓位,了结交易.该策略与传统股票交易最大的不同之处在于,它的投资标的是两只股票的价差,是一种相对价值而非绝对价值.

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随着可再生能源发电技术的进步，投资建设成本的下降以及市场机制的完善，将风电等可再生能源纳入电力市场中，通过市场机制促进其高效消纳，已成为全球可再生能源产业发展的必然趋势。风电所固有的间歇性和随机性使其在市场交易中面临严重的收益风险问题，迫切需要为风电商制定完善的市场交易策略，以提升其市场效益。以往对风电商收益风险管理的研究大多集中于现货市场，本文将中长期电力合约引入风电交易，在构建分散式电能批发市场环境及风电商收益风险分析的基础上，针对风电商在交易中面临的诸多风险因素，研究风电商在多时间尺度完整的市场交易策略和风险管理问题，具体内容如下： 1）基于电力双边合约的风电中长期交易组合优化研究。首先建立适用于风电交易的电力双边合约模型，提出风电商在双边合约市场和日内市场分配交易电量的市场交易策略，给出各子市场的收益表达式。接着借鉴投资组合理论，建立均值-方差交易组合优化模型，基于蒙特卡洛法求解模型，计算合约电量的最优分配比例。算例分析表明，电力双边合约能够锁定电价，从而降低风电商的收益风险。合约电量的最优分配比例同风电商的风险偏好相关，风险厌恶指数越高，所签订的合约电量越大。 2）基于灵活电力合约的风电中长期交易策略研究。首先建立适用于风电交易的灵活电力合约模型，提出风电商在各阶段灵活安排合约电量的中长期市场交易策略。接着建立合约电量优化决策的随机动态规划模型，提出基于反向过程和正向过程的迭代求解方法。算例研究表明，风电灵活电力合约较常规电力双边合约拥有更强的灵活性和适应性，在控制收益风险的同时，可显著提升风电商的收益水平。各阶段的最优合约电量受到实时电价和风电出力的影响，实时电价越低，风电平均出力越大，该阶段的最优合约安排电量也越大。 3）考虑风火联合交易的发电商中长期最优交易组合研究。首先提出发电商在双边合约市场、日前市场和平衡市场分配交易电量的中长期风火联合交易策略，建立风火联合交易的最优交易组合模型。接着通过多场景法将多阶段随机规划问题转化为混合整数线性规划问题求解。算例研究表明，风火联合交易通过缓解风电出力短期预测偏差减小平衡市场交易电量，显著提升发电商的收益效用。电力双边合约和风火联合交易同时使用可使发电商的市场效益得到更大程度的提升。在火电机组的选取上，拥有较高爬坡率和较低最小出力限制的灵活机组更适合于开展联合交易。 本文创新性的将中长期电力合约引入风电交易，研究风电商在多时间尺度完整的市场交易策略，缓解了电价的短期波动，风电出力和电价的中长期变化，以及风电出力短期预测偏差等风险因素对风电商市场收益的影响，拓展了风电交易的研究范围。本文所提模型和方法对于风电商在电力市场环境下的收益风险管理工作具有积极的参考意义。

Keyword ：

电力双边合约 风电交易 风火联合交易 风险管理 交易组合优化 随机动态规划

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我国是世界上天然橡胶第一大消费国和进口国，上海期货交易所也成为世界上天然橡胶期货合约交易规模最大、交易最活跃的交易场所。但是我国天然橡胶产量远远满足不了国内需求，需要大量依赖进口，截止2016年末，其对外依存度达到了85%。在这种情况下，我国成为天然橡胶价格的被动接受者，现货商和期货交易者面临价格不确定的风险。为了降低天然橡胶现货商和期货交易者的风险，本文尝试从理论和实证上分析天然橡胶期货与现货市场之间的价格发现和波动溢出效应，从而为现货商和期货交易者提供交易及投资建议。 本文以天然橡胶期货市场和现货市场的收益率作为研究对象，其中天然橡胶期货市场收益率选取上海期货交易所天然橡胶期货合约主力合约的收盘价的收益率，现货市场收益率选取上海地区泰国3号烟片胶的市场价的收益率，数据区间选取2012年初至2016年末的日数据。采用规范分析和实证分析相结合的方法研究波动溢出效应，用规范分析法从理论上分析了期货与现货市场是否存在波动溢出效应的原因之后，又实证验证了天然橡胶两个市场是否存在价格发现与波动溢出效应，实证方法是基于VAR-BEEK-GARCH模型研究，考虑所选的数据，本文建立了VAR（3）-BEEK-GARCH（1,1）模型。 本文的研究结果表明，天然橡胶期货市场与现货市场均具有价格发现功能，期货市场对现货市场的价格发现大于现货市场对期货市场的价格发现；天然橡胶期货市场和现货市场收益率均具有波动聚集的特征，两个市场之间存在波动溢出效应，并且天然橡胶期货市场对现货市场存在长期的波动溢出效应，但是现货市场对期货市场不存在显著的波动溢出效应，即只存在天然橡胶期货市场对现货市场的单向波动溢出效应。鉴于两个市场之间的联系，天然橡胶期货交易者可以参考现货市场信息的变化来决定交易策略，天然橡胶现货商可以利用期货合约进行套期保值来降低甚至消除现货市场的风险。但同时也要加强天然橡胶期货市场的监管，防范期货市场风险传递到现货市场中，加剧现货市场风险。

Keyword ：

VAR-BEEK-GARCH模型 波动溢出效应 价格发现 天然橡胶

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