Die Zukunft der Strompreiserstellung

Die Vorhersage von Strompreisen ist super wichtig, besonders für alle im Energiemarkt. Stell dir vor, du versuchst, das Wetter vorherzusagen, ohne eine gute Prognose; das wäre chaotisch! In diesem Energiespiel zu wissen, ob die Preise steigen oder fallen, kann Unternehmen helfen, viel Geld zu sparen oder zu verdienen. In letzter Zeit liegt der Fokus darauf, diese Vorhersagen zuverlässiger zu machen, indem man nicht nur eine Zahl, sondern die ganze Palette möglicher zukünftiger Preise betrachtet.

#Trends bei der Strompreisprognose

In der Welt der Strompreisprognosen sind drei Haupttrends zu beobachten:

1. Wachsendes Interesse an probabilistischen Vorhersagen: Statt nur zu sagen, "Der Preis wird 50 Dollar sein", sagen Forscher jetzt, "Der Preis könnte zwischen 45 und 55 Dollar liegen, mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, dass er bei 50 Dollar liegt." Diese breitere Sicht hilft Händlern, smartere Entscheidungen zu treffen.

2. Umstellung auf fortschrittliche Modelle: Die Zeiten einfacher mathematischer Gleichungen sind vorbei. Jetzt verwenden Forscher komplexe Modelle, die Daten besser analysieren und genauere Vorhersagen liefern.

3. Fokus auf wirtschaftliche Bewertung: Es gibt einen neuen Schwerpunkt darauf, wie gut diese Vorhersagen in realen Handelszenarien funktionieren. Es geht nicht mehr nur darum, Preise vorherzusagen; es geht darum, sicherzustellen, dass diese Vorhersagen zu echten Gewinnen führen können.

Diese Trends zeigen ein Interesse daran, wie genaue Vorhersagen zu besseren Handelsergebnissen und grösseren finanziellen Vorteilen führen können.

#Die Bedeutung probabilistischer Vorhersagen

Probabilistische Vorhersagen gewinnen an Bedeutung, weil sie ein reicheres Bild davon vermitteln, wie zukünftige Preise aussehen könnten. Statt alles auf einen einzigen Preis zu setzen, betrachten Forscher eine Reihe möglicher Preise, ähnlich wie Wettervorhersagen dir sagen, dass es 20% der Zeit regnen könnte.

Eine beliebte Methode, um diese Vorhersagen zu erstellen, besteht darin, vergangene Preise zu analysieren und diese Daten zu nutzen, um zukünftige Trends vorherzusagen. Das ist wie die Nutzung der Lebensmittelpreise von letzter Woche, um herauszufinden, wie viel du nächste Woche ausgeben könntest.

#Prognosemodelle erklärt

Bei der Prognose von Strompreisen werden mehrere Modelle verwendet. Denk an diese Modelle wie an verschiedene Rezepte für einen Kuchen. Manche verwenden Schokolade, andere Vanille.

#Punktprognosemodell

Die meisten Prognosemodelle verwenden ein Grundmodell, um ihren Ausgangspunkt zu erhalten, das als Punktprognose bekannt ist. Das ist im Grunde eine fundierte Schätzung, was der Preis an einem bestimmten Tag und zu einer bestimmten Stunde sein wird.

#Probabilistische Prognosemodelle

Sobald die Punktprognosen bereit sind, ist es Zeit, verschiedene Modelle zu verwenden, um diese Vorhersagen zuverlässiger zu machen:

1. Historische Simulation: Dieses Modell betrachtet die prognostizierten Preise und die Fehler dieser Vorhersagen aus der Vergangenheit. Anschliessend nutzt es diese Geschichte, um neue Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Preise zu erstellen.

2. Kollokative Vorhersage: Dieses Modell berücksichtigt ebenfalls vergangene Fehler, konzentriert sich jedoch darauf, symmetrische Vorhersageintervalle zu schaffen. Das bedeutet, es schaut, wie weit vergangene Prognosen daneben lagen und verwendet das, um einen Bereich zu konstruieren, in dem zukünftige Preise liegen könnten.

3. Johnson-Verteilung: Diese Technik geht davon aus, dass Preise einer bestimmten Art von statistischer Verteilung folgen. Durch die Nutzung dieses Wissens kann das Modell präziser in seinen Vorhersagen sein.

4. Quantilregression Averaging: Dieses Modell verwendet Informationen über frühere Preise, um festzustellen, wie stark die Preise variieren könnten. Es wird häufig verwendet, da es ein gutes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Komplexität bietet.

5. Geglättete Quantilregression Averaging: Dies ist eine modifizierte Version des vorherigen Modells, das eine Glättungstechnik verwendet, um es noch zuverlässiger zu machen. Denk an die Zubereitung eines Smoothies: Wenn du genau genug Obst und Eis hinzufügst, erhältst du ein leckeres Getränk!

#Evaluierung von Vorhersagen

Nur eine Vorhersage zu haben, reicht nicht aus. Wir müssen bewerten, wie gut diese Prognosen tatsächlich abschneiden. Hier sind die zwei Hauptmethoden, um ihre Effektivität zu überprüfen:

#Statistische Massnahmen

1. Pinball Loss: Dieser fancy Begriff bezeichnet eine Bewertungsmethode, die verwendet wird, um zu bewerten, wie gut die prognostizierten Preisintervalle mit den tatsächlichen Preisen übereinstimmen. Das Ziel ist es, diesen Verlust so weit wie möglich zu minimieren.

2. Empirische Abdeckung: Diese Massnahme überprüft, wie gut die prognostizierten Intervalle tatsächlich die wahren Preise erfassen. Es ist wie das Treffen eines Ziels; je näher du der Mitte kommst, desto besser machst du es!

#Wirtschaftliche Massnahmen

Neben Statistiken ist der finanzielle Wert der Vorhersagen entscheidend. Hier schauen Forscher auf die tatsächlichen Kauf- und Verkaufsstrategien auf dem Markt basierend auf den Vorhersagen. Das Ziel ist es zu sehen, wie viel Geld man verdienen kann, indem man auf den prognostizierten Preisen aufbaut.

#Handelsstrategien basierend auf Vorhersagen

Handelsstrategien stützen sich auf diese Vorhersagen, um reale Entscheidungen über den Kauf und Verkauf von Strom zu treffen. Denk daran wie an ein Spiel: Wenn du weisst, dass die Preise zu bestimmten Zeiten niedrig sein werden, ist das der Zeitpunkt, um zu kaufen und Energie zu speichern. Wenn die Preise voraussichtlich steigen, ist das die Zeit zum Verkaufen!

#Quantilbasierte Handelsstrategie

Bei dieser Strategie werden jeden Tag zwei Schlüsselstunden ausgewählt – eine für den niedrigsten erwarteten Preis und eine für den höchsten. Der Händler platziert dann Gebote basierend auf diesen Vorhersagen. Es ist wie der Kauf von Eiscreme an einem Rabatttag und der Verkauf, wenn der Preis höher ist!

#Unlimitierte Gebotsbenchmark

Diese Strategie ist einfacher und weniger von komplexen Vorhersagen abhängig. Hier schauen Händler einfach nach den Stunden mit den niedrigsten und höchsten prognostizierten Preisen und platzieren ihre Aufträge entsprechend. Es ist unkompliziert, kann aber manchmal Chancen verpassen.

#Modellauswahl für den Handel

Zu entscheiden, welches Modell für den Handel verwendet werden soll, ist entscheidend. In diesem Zusammenhang helfen verschiedene statistische Leistungskennzahlen dabei, diese Modelle zu bewerten und den besten Performer zu identifizieren.

#Rollende Fenster zur Evaluierung

Um die Modelle effektiv zu bewerten, nutzen Forscher rollende Fenster. Das bedeutet, sie bewerten die Leistung der Prognosemodelle über bestimmte Zeiträume, was es ihnen ermöglicht, sich an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.

#Ergebnisse analysieren

Sobald die Modelle eingerichtet und bewertet sind, können Analysten sehen, wie viel Gewinn basierend auf den Metriken, die zur Rangfolge der Vorhersagen verwendet werden, erzielt werden kann. Hier trifft die Theorie auf die Praxis!

#Gewinnanalyse

Basierend auf der ausgewählten Metrik zeigt die Analyse, wie viel Gewinn jedes Modell erzielen kann. Stell dir vor, du entdeckst, dass ein Kuchenrezept 10-mal mehr Verkäufe als alle anderen gemacht hat – das ist das Ziel hier!

#Fazit

Die Vorhersage von Strompreisen ist nicht einfach, aber die Bemühungen, statistische Genauigkeit mit wirtschaftlicher Praktikabilität zu kombinieren, zahlen sich aus. Der Fokus auf probabilistische Modelle und reale Anwendungen stellt sicher, dass Händler besser gerüstet sind, um informierte Entscheidungen zu treffen.

Also, egal ob glatte See oder stürmische Gewässer, das Verständnis dieser Vorhersagen kann helfen, den Strommarkt effektiver zu navigieren. Und wer weiss? Vielleicht werden wir eines Tages so gut darin, Strompreise vorherzusagen, wie wir es beim Wetter tun!