概要
- グリッド規模の バッテリーエネルギー貯蔵システム (BESS)の収益最大化に焦点
- 高頻度自動取引戦略 の導入と評価
- 動的計画法 による高速な最適化手法を提案
- ドイツのオーダーブックデータを用いた 年間バックテスト
- 取引速度 が収益に与える重要性を強調
グリッド規模バッテリーの高頻度取引戦略と収益最大化
- バッテリーエネルギー貯蔵システム (BESS)による電力市場取引の収益最大化
- 連続インターデイ電力市場 に適応した自動高頻度取引戦略の開発
- リミットオーダーブック の動向、マーケットルール、技術的制約を明示的に考慮
- 標準的な ローリング・イントリンシック戦略 を連続市場向けに適用
- 動的計画法による近似解法 で、厳密な混合整数線形計画法(MILP)より2~3桁高速化
- 年間の ドイツオーダーブックデータ を用いた詳細なバックテスト実施
- 提案手法は 取引利益を損なわず、すべての重要なオーダーブック更新に即応可能
- 分単位再最適化 より14%、 時間単位再最適化 より58%高い収益達成
- 取引速度の向上が 収益性に直結 する点を実証
アルゴリズム拡張と追加収益
- 高速アルゴリズムを活用し、 パラメトリック拡張版ローリング・イントリンシック戦略 を訓練
- 年間収益を アウト・オブ・サンプルで8.4%増加 させることに成功
研究の主な貢献
- 高頻度取引の収益ポテンシャル の定量的な証明
- 動的計画法 による現実的かつ迅速なバックテストの実現
- 取引戦略の拡張性 とさらなる収益向上の可能性を提示
関連分野
- Trading and Market Microstructure (q-fin.TR)
- Systems and Control (eess.SY)
- Optimization and Control (math.OC)
論文情報
- arXiv:2504.06932 [q-fin.TR]
- DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.06932
- 著者: David Schaurecker
- 提出日: 2025年4月9日(v1), 2025年4月17日(v2)