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Stealing profits: Spread-based temporal hierarchy forecasting for day-ahead electricity markets

Arkadiusz Lipiecki, Nikolaos Kourentzes, Rafal Weron · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2609.23223 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

German

Die Tagesvorhersage der Strompreise unterstützt Handels- und Speicherentscheidungen, aber für die Akku-Arbitration ist die Vorhersage der Intraday-Preisspreise relevanter als die Vorhersage einzelner Stundenpreise. Hier zeigen wir, dass ein zeitlicher Hierarchie-Vorhersage-Rahmenrahmen (THieF), der gemeinsame Vorhersagen der Stundenpreise für Strom und alle Intraday-Preisspreise vereint, die Leistung in zwei großen europäischen Strommärkten und drei verschiedenen Vorhersagearchitekturen konsequent verbessert. Mithilfe von fünf Jahren außerhalb der Stichprobe-Daten aus Deutschland und Spanien erhalten wir Genauigkeitsverbesserungen von bis zu 19,7 % und Gewinngewinne von bis zu 10,4 % im Vergleich zu nicht vereinbarten Stundenpreisen. Die Gew

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Day-ahead electricity price forecasts support trading and storage decisions, but for battery arbitrage predicting intraday price spreads is more relevant than predicting individual hourly prices. Here we show that a temporal hierarchy forecasting (THieF) framework that jointly reconciles forecasts of hourly electricity prices and all intraday price spreads consistently improves performance across two major European electricity markets and three different forecasting architectures. Using five years of out-of-sample data from Germany and Spain, we obtain accuracy improvements of up to 19.7% and profit gains of up to 10.4% relative to unreconciled hourly price forecasts. The gains persist even for a highly accurate pretrained TabPFN foundation model. Our results demonstrate that exploiting coherent relationships between economically relevant forecasting targets can improve both predictive accuracy and decision value, and that better statistical forecasts do not necessarily imply better economic decisions.

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Topics: Arbitrage, Electricity, Electricity price forecasting, Econometrics, Electricity market, Economics

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange