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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

Korean

하루 앞의 전기 가격 예측은 거래 및 저장 결정을 지원하지만 배터리 중재를 위해 하루 내 가격 스프레드를 예측하는 것은 개별 시간 가격 예측보다 더 중요합니다. 여기서 우리는 시간 가격 예측 (THieF) 프레임 워크가 시간당 전기 가격 예측과 모든 하루 내 가격 스프레드를 공동으로 조화시키는 것이 두 가지 주요 유럽 전기 시장과 세 가지 다른 예측 아키텍처의 성능을 지속적으로 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 독일과 스페인에서 5 년간의 샘플 데이터를 사용하여 경제적으로 관련 예측 목표 사이의 일관된 관계를 활용하면 예측 정확도와 가치 모두를 향상시킬 수 있으며, 통계를 위해 더 나은 가치가 더 나은 결정을 내릴 수 있음을 보여줍니다.

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