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大规模电池存储、短期市场结果和套利
储能对电力市场结果的影响：排放（例如 Holladay 和 LaRiviere，2018 年）、储能在辅助服务市场中的价值（例如 Cheng 和 Powell，2016 年）；储能在整合 VRE 中的作用（例如 Black 和 Strbac，2007 年）；电池的拥堵效益（Kirkpatrick，2020 年）；市场结构对电池投资和社会福利的影响（Andres-Cerezo 和 Fabra，2020 年）
大型电池存储，短期市场成果和套利∗
在发电部门的投资组合组合中，可再生能源的份额扩大了大规模电池存储设施的开发和整合。我们记录了加利福尼亚市场中的充电和排放方式，并显示电池活动与负载和实时价格的相关性。我们进一步提出了一种仪器可变策略，以估计价格对电池排放的短期影响。经验发现与套利最大化器的最佳解决方案一致，表明电池所有者对价格激励措施做出了响应。此外，我们提供的证据表明，2018年和2019年的电池部署使加利福尼亚州的平均批发平衡价格降低了约0.8％，从而影响了电池投资的私人收益。
使用量子退火器寻找最佳套利机会
我们提出了两种公式来寻找最佳套利机会，将其作为二次无约束二元优化问题，可以使用量子退火器解决。这些公式基于在图中寻找最有利可图的循环，其中节点是资产，边权重是转换率。基于边的公式更简单，而基于节点的公式允许识别特定的最佳套利策略，同时可能需要更少的变量。此外，还提出了一种替代形式，允许根据交易者的风险规避程度找到最佳平衡利润和风险的套利机会。我们讨论了在实践中使用的注意事项。特别是，我们建议将其应用于非流动性资产并给出一个说明性示例。关键词：套利、量子退火、优化
股息套利交易计划行动计划（“Cum-Ex ...”
3. EBA 向根据国家法律指定负责 EBA 职权范围内的金融机构反洗钱监管的机构提交了一项调查。该调查旨在了解股息套利交易计划（例如 cum-ex 和 cum-cum 计划）是否被视为税务犯罪，以及处理此类计划的收益是否构成洗钱，符合指令 (EU) 2015/849 (AMLD4)。它还试图确定监管机构如何评估与这些计划相关的 ML/TF 风险，并获取有关监管机构为应对这些风险而采取的行动的信息。EBA 向审慎监管机构进行了第二项调查，以了解金融机构参与此类计划如何遵守审慎框架，特别是指令 2013/36/EU (CRDIV) 中有关机构治理安排的规定。
利用储能进行功率因数校正套利
摘要 — 随着通过仅产生有功功率的逆变器连接的分布式发电大规模集成，无功功率补偿对于功率因数 (PF) 校正的重要性将显著增加。在这项工作中，我们专注于共同优化储能以进行能源套利以及局部功率因数校正。联合优化问题是非凸的，但可以使用 McCormick 松弛和基于惩罚的方案有效地解决。通过对真实数据和实际存储配置文件进行数值模拟，我们表明储能可以在不降低套利利润的情况下局部校正 PF。观察到有功功率和无功功率控制在本质上在很大程度上是解耦的，用于执行套利和 PF 校正 (PFC)。此外，我们考虑实时实现具有不确定负载、可再生和定价配置文件的问题。我们开发了一种基于模型预测控制的存储控制策略，使用自回归预测来应对不确定性。我们观察到 PFC 主要受转换器大小控制，因此在线设置中的时间前瞻不会对 PFC 产生明显影响。然而，与缓慢上升的电池相比，上升速度更快的电池的套利利润对不确定性更为敏感。
Amundi Tiedemann 套利策略基金 - I 类 CHF
类型：Amundi Alternative Funds PLC（一家上市公司）的子基金股份。期限：子基金的期限不受限制。管理公司可根据法律要求通过清算或与其他基金合并来终止基金。目标：子基金是活跃的 UCITS，不参考基准进行管理。管理人 Amundi Asset Management 已任命 TIG Advisors, LLC 为子投资经理来实施策略组合。子基金的目标是接触由子投资经理设计的专有全权投资策略，该策略主要包括投资于受公司事件影响或可能受公司事件影响的发行人的证券（例如要约收购、合并、清算、资本重组或破产）。子基金主要通过使用债务和股权证券以及金融衍生品合约等证券来实现其目标。
伟大的碳套利，WP/22/107，2022 年 5 月
* 本文表达的观点不一定反映国际货币基金组织、其管理层或执行董事的观点。作者要感谢 Viral Acharya、Ananthakrishnan Prasad、Helge Berger、Darrell Duffie、Charles Goodhart、Robin Greenwood、Lawrence Goulder、Emmanuele Massetti、Robert Pindyck、Rick van der Ploeg、James Roaf、Suphachol Suphachalasai、Rupert Way 和 Johannes Wiegand 提出的有益建议。非常感谢欧洲研究理事会 (ERC) 根据 ERC 高级资助计划（资助协议编号 885552 投资者和气候变化）为本研究提供的资助。我们感谢 Asset Resolution 提供其数据访问权限。我们感谢阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、荷兰中央银行、国际货币基金组织、牛津大学马丁学院新经济思维研究所、富达投资、气候政策倡议、世界资源研究所和货币监理署研讨会的参与者提供的反馈。我们还感谢可持续资本会议、康奈尔大学 ESG 投资会议、斯坦福大学经济系气候金融创新与政策挑战会议、欧洲中央银行财政政策与气候变化研讨会以及斯坦福大学商学院和斯坦福大学杜尔可持续发展学院环境可持续性政治经济学会议的参与者提供的评论。我们要感谢 Moritz Baer、牛津可持续金融小组环境压力测试和情景计划 (ESTS) 和 2° 投资倡议提供的宝贵研究支持。我们还要感谢陈刘敏、肖彦哲，尤其是 Rudy Tanin 提供的出色研究协助。可以在 https://greatcarbonarbitrage.com 找到计算工具和额外分析。
使用套利价差
摘要：电池运营商的重要收入来源通常是在拍卖行中仲裁每小时价格的利差。如果风险是考虑因素，则最佳方法是具有挑战性的，因为这需要估计密度函数。由于每小时价格不正常，也不是独立的，因此从单独估计的价格密度的差异产生差异通常是棘手的。因此，对所有日内每小时扩散的预测被直接指定为含有密度的上三角基质。该模型是一种灵活的四参数分布，用于产生动态参数估计，以外源性因素为条件，最重要的是风，太阳能和天上的需求预测。这些预测支持每天在单个和多个周期运行的存储设施的最佳日程安排。本文认为，优化的利用差价是创新的，而不是每小时的价格，这在降低风险方面更具吸引力。与传统的每日高峰和低谷交易的方法相反，根据天气预报的不同，发现多个交易是促销和机会主义的。
间歇性可再生能源、水电动态和储能套利的盈利能力
摘要 1 本文估计了太阳能和风能间歇性对批发价格、套利机会和存储盈利能力的影响。首先，我利用风能和太阳能发电的短期随机性来估计墨西哥批发电力市场价格的每小时下降幅度（优先排序效应）。其次，由于水力发电已经通过平滑风能和太阳能的每小时间歇性充当了电池存储，因此我使用滞后来控制重新分配，估计适当的动态优先排序效应并预测未来更大可再生能源容量的批发价格。第三，我使用动态优化来评估边际存储者的能源套利盈利能力。基于 2019 年市场平均批发价格（10.6 GW 风能和太阳能）的存储利润低于电池的平准化成本 (LCOE)。对于 2029 年计划的风能和太阳能容量（30.9 GW），存储套利利润将在其预计的 4 小时电池 LCOE 下降范围内。然而，对于价格差异较大且传输不完全拥堵的节点，套利存储将在 2025 年（25.4 GW）之前进入 LCOE 范围。抽水蓄能水电以较低的费率套利电力，因此其利润低于电池。如果我们考虑其他服务（例如频率调节），存储的全部价值可能会更大。类似的经验教训将适用于可再生能源和非主导水电份额不断增加的电网/国家。JEL 分类：L94、Q41、Q42、Q47 关键词：风能和太阳能、存储、水力发电、优先顺序效应
在权益回报的条件因素模型下进行统计套利。
我们考虑了分析统计套利交易策略的概述中美国股票多元投资组合的条件因素模型。一个状态空间框架是因素模型的基础，该因素模型被认为是对因子值和潜在因子风险溢价的线性组合的嘈杂观察。以在线方式检索风险溢价的过滤和状态预测估计。此类估计值诱导了可以与测量观测值进行比较的过滤资产回报，其中较大的偏差代表了候选平均归还交易。此外，由于风险溢价是建模为时变数量的，因此事实捕获了非平稳性回报。我们研究了尊重交易成本的经验交易策略，并在长期历史上证明了线性和非线性状态空间模型的绩效。我们的结果表明，该模型相对于其他方法的结果具有竞争力，包括文献中发布的简单基准和其他尖端方法。同样值得注意的是，尽管战略绩效降级是随着时间的推移而引起的，尤其是在近年来，该战略继续提供令人信服的经济学，并具有进一步的进步。