首先，我們提出兩個思想實驗，給出一個事實，使讀者感受一下電力現貨市場中的交易業績評價任務的復雜性。

(來源：微信公眾號“蘭木達電力現貨”作者：王超一)

實驗1：假設月價格320，周價格300，日前400;用戶側主體批發購電交易，中長期交易上限為120%;a策略月度持倉120%，周持倉0%;b策略月度持倉100%，周持倉20%，顯然從整體上b策略好，但是單獨評價月度策略哪個好?

實驗2：假如有售電公司，在某省有2個流動性充足的中長期交易窗口，我們暫時命名為月交易、旬交易;有現貨日前價。假設因為風控要求，月度持倉必須不小于30%. 假設中長期持倉范圍為0%-120%. 有兩個月交易策略：策略1認為日前價格>月度窗口價>旬交易窗口價格，所以月度持倉30%，預期在旬交易中持倉至120%(由于是預期，在月度上僅持倉30%);策略2認為日前價格<月交易窗口價格<旬交易窗口價格，所以月度持倉30%，預期在旬交易不動;這兩個策略在月交易的實際動作一致，但預期不一致，那么做業績評價時，這兩個策略的月交易的評價應當是一樣還是不一樣?

一個事實：大多數現貨省的中長期交易有交易總額的考核回收，這耦合了各個中長期標的的交易。那么對于同一個策略，按照大家公認的方法，對于不同形狀的用電曲線，計算得到的分時均價是不一樣的，另外預測偏差也會影響最后算出來的分時的度電均價。這就好比去超市，同時買蘋果和橘子，蘋果單價為A，同時買蘋果和梨，蘋果單價為B。所以，期待一個全局被動的分時價格指數解決評價問題，在細節上也有諸多問題。當然，對不同主體單獨給出被動價格是可以的。

下面我們從頭看一下電力交易現貨市場交易業績評價的問題。

電力交易有多個交易窗口，比如年度交易、月度交易、月內交易、旬交易、周交易、日滾動交易、日前交易;電力交易有多個標的，比如山西的分時段，山東的摘掛牌，甘肅的十段中長期雙邊交易;電力交易也有多個不同性質的主體，如火電、新能源、售電公司等，發電側主體不同有不同的節點電價，新能源有不同的實際發電曲線，用戶側也有不同形態的用電曲線;其他刻畫維度也有很多，如省間交易，省內交易等等。如何衡量交易業績，成為了電力交易的難題，互相比較時出現了很多關公戰秦瓊的案例，有時候正收益也不一定代表交易做得好，負收益也不一定代表交易做的差。本文通過一個簡單的思路，引入一個復雜的系統(需要大量搬磚)，來解決這一個問題。新的思路或者評價系統的缺點是復雜，增加了技術門檻，把細節隱藏在系統中，降低了評價本身的理解門檻，但也增加了驗算的難度，這個可以一分為二地看。

當前大多數的業績評價系統是從做交易策略的邏輯中衍生出來的，一般是基于一個公式分解，我們以售電側(發電側也類似)為例，基本的形式類似如下

交易成本 = 被動交易成本 - 中長期增收 - 現貨增收 - 考核減免

這種形式的業績歸因有以下問題：

1、被動交易成本難以確定，因為被動交易需要考慮多次中長期交易中的電量分配問題，難以給出公認的躺平策略，而沒有公認的躺平策略導致了不同的超額收益無法用排序比較。

2、事先定義的被動成本要不要引入預測電量，如果引入又增加了一個主體敏感的量，并且不同窗口之間預測電量也會變化;而不引入則會導致被動交易無法落地，對于新能源，不同主體、不同時間段之間的預測偏差損益波動比策略收益還大，導致了交易增收隱藏在一個巨大的噪聲中。

3、如果中長期交易由不同團隊負責，無法進一步在不同窗口拆解增收，強行拆解后算出來的數也無法與0比較;舉個例子，如山西售電側，假設價格月度>日滾動>旬>日前價格，由于為了不觸發考核回收中長期必須持倉，所以在旬交易買入是全局最優策略(不考慮年度交易，不考慮先賣后買)，但是由于旬價格大于日前價格，一般算出來的旬交易策略增收為負數(利用價差乘以交易量)，顯然有失公正;另外中長期的考核回收往往會根據中長期的交易情況整體計算，更是無法拆解到不同的窗口中。

我們可以用兩個思路去解決這個問題：

1. 在同一時間段、同一個主體下，引入不同的交易策略，這些策略在回測系統中有不同的的業績表現，與實盤業績進行綜合對比;

2. 引入策略的下一交易窗口預期行為來解決多個時序窗口下被動策略難以選擇的問題;

業績評價系統的輸入是交易動作，而交易策略是包含交易動作的;簡單來說，交易策略在當前輸入的表現便是交易動作，畢竟每次的實盤是單獨的一份輸入，要想從交易動作的評價提升為交易策略的評價，必須有一個現實的模擬系統，這個模擬系統包含了所有的結算計算，如種種考核回收，同時考慮了流動性問題，我們后文將之命名為回測系統。

回測系統可以想象成，假設每一個不同的決策都導致了平行宇宙的分裂，那么最終不同的交易策略都會實際上在不同的平行宇宙中取得它的度電增收，我們的這個回測系統就是把不同宇宙的結果拉到我們這個宇宙中。那么如果有足夠多的策略進行對比，就像對基金進行業績排序一樣，我們就可以判斷出實盤(實際用的策略)的大致水平。當然我們也可以把一些簡單的被動策略，如始終保持持倉和預測電量盡量一致這種策略放到需要對比的策略池中。技術上主要兩個點，第一策略的生成不要使用未來數據，第二盡量考慮流動性等等實際情況來保證回測系統和實盤的一致性。注意，要不斷跟蹤回測系統和實盤的誤差，確保長期來看，在不同情況下，實盤策略在回測系統中的表現和實盤真實表現(包括成交電量)大致一致。

回測系統有幾個缺點，第一是電力交易中有很多非標準合約，如摘掛牌，很難模擬掛牌是否有對手摘牌，另外像雙邊交易也很難做流動性的模擬;第二，電力交易很多數據難以獲取，所以在出清時很難量化策略的出清電量。不過這兩大缺點在實踐上都可以通過研究更多主體的實際成交情況，加以提煉經驗公式或者經驗的邏輯來近似解決;另外，對于一些反身性無法簡單地回測，即如果策略本來會反過來影響市場價格，市場情緒，那么這一部分誤差是天然存在的。

難點是第二個思路。第二點的出發點是要在任意的倉位下，定義下一步動作的評價，也就是解耦不同窗口的收益，方法是在任意窗口定義完整的交易策略。交易有量價兩個要素，在具體某次交易中，價格比市場占優是比較明顯的主動收益，而不同窗口的量的差異更為重要，到底這一部分盈虧該怎么客觀評價是當前評價系統的最大問題。第二點的核心思路是很簡單的，但是要描述清楚還是有一些困難。底層的邏輯在于，我們交易策略的增收來源于信息，而對于同一標的期的交易，不同交易窗口是時序的，越早信息越少，而信息的增量是期望收益增加的來源。這里要補充一點，雖然增量信息理論上要增加期望收益，但是可能后邊窗口由于某種原因降低了交易風險，從而可能大幅降低超額收益。最后，完整的交易的回測沒有歧義，是良好定義的。

對于一個好的策略，我們希望這個策略接在任何前一窗口的策略后，本次決策的期望收益為正;第二點是，對于接在這個前一窗口策略后的所有策略，該策略具有更好的期望收益。

回顧一下我們的交易，事實上我們在做月度交易時，其實是有對未來(例如旬、日滾動、日前)的預期的。例如，山西某售電公司，年度交易已持倉40%，月度持倉增加50%，這都屬于月度策略的內容，但其實不是完整的月度策略，還缺“在旬交易、日滾動增倉10%”或者“如果之后的窗口價格低于300元/MWh，則繼續買入”等不同可能的預期。當然我們可以規定一種默認預期，就是之后的中長期再也不進行交易了?？傊?，對于某一個標的期，我們有多個交易窗口，按照山西某發電側的交易流程，假設有兩次日滾動交易機會，這給了我們下述圖景：

這樣，每個策略都有了確定的行為，可以計算它的總成本/收益。新的思路(或評價系統)的收益是這樣分解的

超額收益 = 年度超額+月度超額+旬超額+日滾動1超額+日滾動2超額

年度超額 = 年度策略收入-先驗策略收入

月度超額 = 月度策略收入-年度策略收入

旬超額收益 = 旬策略收入-月度策略收入

日滾動1超額 = 日滾動1收入-旬策略收入

日滾動2超額 = 日滾動2收入-日滾動1收入

注意一下，黃色的地方是根據后來流動性調整后的預期策略，比如某期只能買到90%，即使上一期預期買到100%，也應當調整為90%。而粉色的同樣不是最初制定策略，而是落地策略持倉。

原則有幾個，

1. 只看流動性調整后的策略，即如果想買90%，只能成交70%，那么這個策略等價于買70%的策略;例如，對于一些便宜的電量，像甘肅的新能源，對于用電側回測要保守估計，即不認為可以超過實際買到的電量。

2. 上一窗口的落地策略作為當前窗口策略的業績比較基準(被動策略)，預期電量部分用窗口最后實際的成交均價作為交易電價，當前策略預期如果將來能實際成交，則按預期電量來計算，否則用實際同方向最多能落地電量來計算;

3. 每一期至少給出下一期的預期持倉，或者某種確定性的策略(例如，價格不超過330則買入);否則定義一種默認策略，比較推薦的是只按照電量預測變動調整，預期必須邏輯確定，換句話說是可回測的;另外，考慮到預期作為下一步策略的比較基準，最好能達成一致。

4. 長期如年度的預期要盡量保守;例如年度如果激進會導致月度策略相對年度的超額收益大賺大虧，導致對月度超額的評價不準確。當然如果年度策略的預期是真實的，那么也可以用一個激進的預期來作為月度策略的比較基準。

根據上述原則，我們給出上述算法的計算過程：

1. 根據交易窗口的時序，記錄每一步交易窗口的交易策略和對未來交易窗口的策略預期;

2. 等標的現貨出清后，分別給出每一個策略的流動性調整后的策略和流動性調整后的策略預期;這一步需要回測系統，按照同方向最大成交量的原則來模擬計算上一期的落地持倉和經過流動性調整后的預期。

3. 利用回測框架計算每個窗口的經流動性調整后的落地及預期策略的收益;

4. 通過相鄰策略的差分計算超額收益。

5. 如果策略收益有一個好的分解(即業績評價1.0系統的分解)，那么可以逐項計算分解項的超額收益，用分解項的超額收益和策略池的超額收益比較，可以更進一步評價這次交易。

一個好的比較基準是真實的，即可交易落地的，另外最好波動性相對小一些(大眾的)，這個評價系統，用上一期的實盤策略和預期作為下一期的業績比較基準，并輔助不同的策略收益作為參照物;實現起來雖然復雜一些，但如果預期是真實預期，則每一期的交易超額收益是一個很精準的度量，這代表了新的信息和決策(包含風險調整)帶來的增量收益。注意，這里的增量收益包含實際落地的交易帶來的增量收益和預期改變帶來的增量收益兩部分。這樣在時序上給了不同窗口中長期交易的業績評價的可能性，隨著策略池中策略的廣度的增加，會逐漸給出實盤交易的更加客觀的評價。另外，由于每一次交易的超額收益都可以量化，在不考慮風險調整帶來收益波動的情況下，可以與0比較(多次平均后和0比較)，這樣解耦了不同交易的研究，大大提高了研究的效率。

當然，上述思路的一個顯著問題是，引入預期這一“虛”的概念，不僅復雜化了工作流程，而且直覺上對于沒有落地的東西進行評價從整體上可商榷的地方較多。這主要啟發我們，是否根本不需要做分標的的業績評價，只需要在回測系統上，去整體評價成套的策略，而構成成套策略的某一環節，可能用該成套策略的長期回測來評價就夠了。總之，電力現貨交易業績評價體系的建立剛剛開始，歡迎各市場主體與我們交流討論。