論文の概要: OrderFusion: Encoding Orderbook for Probabilistic Intraday Price Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06830v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 15:37:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:47.721029
• Title: OrderFusion: Encoding Orderbook for Probabilistic Intraday Price Prediction
• Title（参考訳）: OrderFusion: 確率的日内価格予測のための注文書のエンコード
• Authors: Runyao Yu, Yuchen Tao, Fabian Leimgruber, Tara Esterl, Jochen L. Cremer,
• Abstract要約: OrderFusionと呼ばれる符号化手法を提案し,階層型マルチクエンタリーヘッドを設計する。 ヘッドは中央の量子化をアンカーとして設定し、複数の量子化を階層的に予測し、非負の関数を通して量子化の間の単調性を強化することによって信頼性を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient and reliable probabilistic prediction of intraday electricity prices is essential to manage market uncertainties and support robust trading strategies. However, current methods often suffer from parameter inefficiencies, as they fail to fully exploit the potential of modeling interdependencies between bids and offers in the orderbook, requiring a large number of parameters for representation learning. Furthermore, these methods face the quantile crossing issue, where upper quantiles fall below the lower quantiles, resulting in unreliable probabilistic predictions. To address these two challenges, we propose an encoding method called OrderFusion and design a hierarchical multi-quantile head. The OrderFusion encodes the orderbook into a 2.5D representation, which is processed by a tailored jump cross-attention backbone to capture the interdependencies of bids and offers, enabling parameter-efficient learning. The head sets the median quantile as an anchor and predicts multiple quantiles hierarchically, ensuring reliability by enforcing monotonicity between quantiles through non-negative functions. Extensive experiments and ablation studies are conducted on four price indices: 60-min ID3, 60-min ID1, 15-min ID3, and 15-min ID1 using the German orderbook over three years to ensure a fair evaluation. The results confirm that our design choices improve overall performance, offering a parameter-efficient and reliable solution for probabilistic intraday price prediction.
• Abstract（参考訳）: 市場不確実性を管理し、ロバストな取引戦略を支援するためには、日内電力価格の効率的かつ信頼性の高い確率予測が不可欠である。 しかしながら、現在の手法は、入札と注文書の提示の間の相互依存をモデル化する可能性を十分に活用できず、表現学習に大量のパラメータを必要とするため、パラメータ非効率に悩まされることが多い。 さらに、これらの手法は、上位の量子化が下位の量子化よりも下降し、信頼性の低い確率的予測をもたらす、量子化交差問題に直面している。 これら2つの課題に対処するために、OrderFusionと呼ばれる符号化手法を提案し、階層型マルチクエンタリーヘッドを設計する。 OrderFusionは、注文ブックを2.5D表現にエンコードする。これは、調整されたジャンプアテンションバックボーンによって処理され、入札とオファーの相互依存性をキャプチャし、パラメータ効率の学習を可能にする。 ヘッドは中央の量子化をアンカーとして設定し、複数の量子化を階層的に予測し、非負の関数を通して量子化の間の単調性を強化することによって信頼性を確保する。 60-min ID3, 60-min ID1, 15-min ID3, 15-min ID1の4つの価格指標について, 3年間にわたってドイツの注文帳を用いて, 公正な評価を図った。 その結果,我々の設計選択によって全体の性能が向上し,パラメータ効率が向上し,日内価格予測のための信頼性の高いソリューションが提供されることがわかった。

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