选对策略 = 躺赢？揭秘日前策略的“日期密码”【下】

前情回顾 ↓↓ 点击查看上篇 ↓↓：

选对策略 = 躺赢？揭秘日前策略的“日期密码” 【上】

第三步：探寻“幕后推手”——从数据分布看懂策略的“敏感点”

通过日期的核心数据特征和时间分布特征，本文摸清了不同策略的“偏好”；但想真正说清“什么样的日期适合什么策略”，还得看边界条件——比如负荷、新能源出力等这些核心变量，到底是如何影响策略表现的。我们采用分布对比法进行分析，即：首先，绘制全量样本的竞价空间和边界条件的频率分布图，作为基准，然后，分别绘制每个聚类组（离群类、亏损类、高收益类、低收益类）的竞价空间和边界条件的频率分布图；如果某组的分布与全量分布基本一致，说明该边界条件对该组的形成影响较小，即策略表现与该因素关联性弱；如果某组的分布显著偏离全量分布，就说明这个边界条件很可能是影响策略表现的 “关键因子”，需进一步分析其影响模式。

DL策略的关键影响因素分析：

（1）竞价空间分布对比

从竞价空间来看，全量日期的竞价空间近似呈现正态分布，峰值大约出现在

7000,10500

之间，且取值较为分散。DL策略的亏损类日期的竞价空间大致呈现均匀分布，且取值较为分散，与全量日期的竞价空间分布曲线类型不同，均匀分布表明，DL策略表现亏损时，竞价空间的取值较为随机，即DL策略的亏损类日期与竞价空间的相关性较低；DL策略的低收益类日期和高收益类日期的竞价空间均近似呈现正态分布，且二者的分布曲线形态与全量日期的竞价空间分布曲线较为相似，故可认为DL策略的收益类日期与竞价空间的相关性较低。

（2）边界条件分布对比

从负荷来看，全量日期的负荷近似呈现正态分布，峰值大约出现在

19000,19400

之间，且取值较为分散。DL策略的亏损类日期的负荷呈现非典型分布，且取值较为分散，与全量日期的负荷分布曲线类型不同，但在

19000,19900

的负荷水平间出现的频率更高；DL策略的低收益类日期的负荷也近似呈现正态分布，其曲线形态与全量日期的负荷分布曲线较为相似，故可认为DL策略的低收益类日期与负荷的相关性较低；DL策略的高收益类日期的负荷分布近似呈现右偏分布，峰值大约出现在

19300,19900

之间，取值集中在

18400,20000

之间，与全量日期的负荷分布曲线类型不同，右偏分布表明，当负荷的取值相对较小时，DL策略更容易表现出高收益。

从联络线来看，全量日期的联络线近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5600,6200

之间，取值集中在

5000,7000

之间。DL策略的亏损类日期、低收益类日期和高收益类日期的联络线也近似呈现正态分布，且三者的分布曲线形态与全量日期的联络线分布曲线较为相似，故可认为DL策略的损益表现与联络线的相关性较低。

从风电出力来看，全量日期的风电出力近似呈现右偏分布，峰值大约出现在

3000,6000

之间，且取值较为分散。DL策略的亏损类日期、低收益类日期和高收益类日期的风电出力也近似呈现正态分布，且三者的分布曲线形态与全量日期的风电出力分布曲线较为相似，故可认为DL策略的损益表现与风电出力的相关性较低。

从光电出力来看，全量日期的光电出力近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5000,6400

之间，取值集中在

4000,7200

之间。DL策略的亏损类日期和低收益类日期的光电出力也近似呈现正态分布，且二者的曲线形态与全量日期的光电出力分布曲线较为相似，故可认为DL策略的亏损类日期和低收益类日期与光电出力的相关性较低；DL策略的高收益类日期的光电出力大致呈现均匀分布，且取值较为分散，与全量日期的光电出力分布曲线类型不同，均匀分布表明，DL策略收益较高时，光电出力的取值较为随机，即DL策略的高收益类日期与光电出力的相关性较低。

从水电出力来看，全量日期的水电出力近似呈现均匀分布，且取值较为分散。DL策略的亏损类日期的水电出力呈现离散—连续混合分布，与全量日期的水电出力分布曲线类型不同，混合分布表明，在水电出力取值为“整千”时，DL策略表现亏损的频率极高，在其他水电出力取值范围内，DL策略表现亏损的频率较低；DL策略的低收益类日期的水电出力近似呈现均匀分布，其曲线形态与全量日期的水电出力分布曲线较为相似，故可认为DL策略的低收益类日期与光电出力的相关性较低；DL策略的高收益类日期的水电出力近似呈现左偏分布，峰值大约出现在

5800,6400

之间，且取值较为分散，与全量日期的水电出力分布曲线类型不同，左偏分布表明，当水电出力的取值相对较大时，DL策略更容易表现出高收益。

（3）关键结论

从竞价空间来看，DL策略的表现与竞价空间无显著关联。亏损类日期中竞价空间呈均匀分布，而收益类分布与全量正态分布形态一致，表明其收益风险特征不受竞价空间水平影响。

从边界条件来看，DL策略的损益表现主要受负荷与水电出力的规律性影响，与联络线、风电出力、光电出力的关联性较低。当负荷处于中等偏低区间且水电出力较高时，策略实现高收益的概率显著提升；而水电出力出现“整千数值”时，策略亏损风险异常陡增。

HX策略的关键影响因素分析：

（1）竞价空间分布对比

从竞价空间来看，全量日期的竞价空间近似呈现正态分布，峰值大约出现在

7000,10500

之间，且取值较为分散。HX策略的亏损类日期和低收益类日期的竞价均近似呈现正态分布，且二者的分布曲线形态与全量日期的竞价空间分布曲线较为相似，故可认为HX策略的亏损类日期和低收益类日期与竞价空间的相关性较低；HX策略的高收益类日期的竞价空间也近似呈现正态分布，但峰值大约出现在

7500,9000

之间，且取值更为集中在

6000,9000

之间，与全量日期的竞价空间分布曲线类型相同但形态不同，更高的峰值与更集中的分布表明，竞价空间取值越接近历史平均水平，HX策略越容易表现出高收益。

（2）边界条件分布对比

从负荷来看，全量日期的负荷近似呈现正态分布，峰值大约出现在

19000,19400

之间，且取值较为分散。HX策略的亏损类日期和低收益类日期的负荷均近似呈现正态分布，且曲线形态与全量日期的负荷分布曲线较为相似，故可认为HX策略的亏损类日期和低收益类日期与负荷的相关性较低；HX策略的高收益类日期的负荷分布近似呈现右偏分布，峰值大约出现在

18300,18800

之间，取值集中在

18400,19700

之间，与全量日期的负荷分布曲线类型不同，右偏分布表明，当负荷的取值相对较小时，HX策略更容易表现出高收益。

从联络线来看，全量日期的联络线近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5600,6200

之间，取值集中在

5000,7000

之间。HX策略的亏损类日期、低收益类日期和高收益类日期的联络线也近似呈现正态分布，且三者的分布曲线形态与全量日期的联络线分布曲线较为相似，故可认为HX策略的损益表现与联络线的相关性较低。

从风电出力来看，全量日期的风电出力近似呈现右偏分布，峰值大约出现在

3000,6000

之间，且取值较为分散。HX策略的亏损类日期的风电出力近似呈现指数分布，与全量日期的风电出力分布曲线类型不同，指数分布表明，随着风电出力的逐步提高，HX策略出现亏损的频率会越来越低；HX策略的低收益类日期的风电出力近似呈现正态分布，其分布曲线形态与全量日期的风电出力分布曲线较为相似，故可认为HX策略的低收益类日期与风电出力的相关性较低；HX策略的高收益类日期的风电出力近似呈现均匀分布，且取值较为分散，均匀分布表明，HX策略表现高收益时，风电出力的取值较为随机，即HX策略的高收益类日期与风电出力的相关性较低。

从光电出力来看，全量日期的光电出力近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5000,6400

之间，取值集中在

4000,7200

之间。HX策略的亏损类日期和低收益类日期的光电出力也近似呈现正态分布，且二者的曲线形态与全量日期的光电出力分布曲线较为相似，故可认为HX策略的亏损类日期和低收益类日期与光电出力的相关性较低；HX策略的高收益类日期的光电出力大致呈现均匀分布，且取值较为分散，与全量日期的光电出力分布曲线类型不同，均匀分布表明，HX策略收益较高时，光电出力的取值较为随机，即HX策略的高收益类日期与光电出力的相关性较低。

从水电出力来看，全量日期的水电出力近似呈现均匀分布，且取值较为分散。HX策略的亏损类日期和低收益类日期的水电出力均呈现均匀分布，且二者的曲线形态与与全量日期的水电出力分布曲线较为相似，故可认为HX策略的亏损类日期和低收益类日期与负荷的相关性较低；HX策略的高收益类日期的光电出力近似呈现左偏分布，左偏分布，峰值大约出现在

4700,5400

之间，且取值较为分散，与全量日期的水电出力分布曲线类型不同，左偏分布表明，当水电出力的取值相对较大时，HX策略更容易表现出高收益。

（3）关键结论

从竞价空间来看，HX策略的高收益表现与竞价空间存在一定关联。高收益类日期的竞价空间分布相比与全量竞价空间分布更为集中且峰值突出，亏损类日期、低收益类日期的竞价空间分布与全量竞价空间分布形态一致，表明HX策略在竞价空间接近历史均值时更易获得高收益，且竞价空间主要影响HX策略的收益上限而非亏损风险。

从边界条件来看，HX策略的损益表现主要受负荷、风电出力与水电出力影响，与联络线、光电出力的关联性较低。当负荷处于中等偏低区间且水电出力较高时，策略实现高收益的概率显著提升；而风电出力较低时，策略亏损风险相对较高。

HXHX策略的关键影响因素分析：WD策略的关键影响因素分析：

（1）竞价空间分布对比

从竞价空间来看，全量日期的竞价空间近似呈现正态分布，峰值大约出现在

7000,10500

之间，且取值较为分散。HXHX策略的亏损类日期的竞价也近似呈现正态分布，其曲线形态与全量日期的竞价空间分布曲线较为相似，故可认为HXHX策略的亏损类日期与竞价空间的相关性较低；HXHX策略的高收益类日期的竞价空间呈现非典型分布，且取值较为分散，与全量日期的负荷分布曲线类型不同，但在

5500,8000

的竞价空间水平间出现的频率更高。

（2）边界条件分布对比

从负荷来看，全量日期的负荷近似呈现正态分布，峰值大约出现在

19000,19400

之间，且取值较为分散。HXHX策略的亏损类日期和高收益类日期的负荷均近似呈现正态分布，且曲线形态与全量日期的负荷分布曲线较为相似，故可认为HXHX策略的损益表现与负荷的相关性较低。

从联络线来看，全量日期的联络线近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5600,6200

之间，取值集中在

5000,7000

之间。HXHX策略的亏损类日期和高收益类日期的联络线也近似呈现正态分布，且二者的分布曲线形态与全量日期的联络线分布曲线较为相似，故可认为HXHX策略的损益表现与联络线的相关性较低。

从风电出力来看，全量日期的风电出力近似呈现右偏分布，峰值大约出现在

3000,6000

之间，且取值较为分散。HXHX策略的亏损类日期的风电出力呈现非典型分布，且取值较为分散，与全量日期的负荷分布曲线类型不同，但在7500MW以下的风电出力水平间出现的频率更高；HXHX策略的高收益类日期的风电出力呈现非典型分布，且取值较为分散，与全量日期的负荷分布曲线类型不同，但在

2500,7500

的风电出力水平间出现的频率更高。

从光电出力来看，全量日期的光电出力近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5000,6400

之间，取值集中在

4000,7200

之间。HXHX策略的亏损类日期的光电出力呈现非典型分布，且取值较为分散，与全量日期的光电出力分布曲线类型不同，但在4000MW以上的光电出力水平间出现的频率更高；HXHX策略的高收益类日期的光电出力呈现非典型分布，且取值较为分散，与全量日期的光电出力分布曲线类型不同，但在

4200,6900

的光电出力水平间出现的频率更高。

从水电出力来看，全量日期的水电出力近似呈现均匀分布，且取值较为分散。HXHX策略的亏损类日期的水电出力也呈现均匀分布，其曲线形态与全量日期的水电出力分布曲线较为相似，故可认为HXHX策略的亏损类日期与水电出力的相关性较低；HXHX策略的高收益类日期的水电出力呈现离散—连续混合分布，与全量日期的水电出力分布曲线类型不同，混合分布表明，在水电出力取值在“整千”附近时，HXHX策略表现出高收益的频率极高，在其他水电出力取值范围内，HXHX策略表现出高收益的频率较低。

（3）关键结论

从竞价空间来看，HXHX策略的高收益表现与竞价空间存在一定关联。高收益类日期的竞价空间分布相比与全量竞价空间分布的峰值更为突出，亏损类日期的竞价空间分布与全量竞价空间分布形态一致，表明HXHX策略在竞价空间接近历史均值时更易获得高收益，HXHX策略的亏损风险与竞价空间关联性较低。

从边界条件来看，HXHX策略的损益表现主要受风电出力、光电出力与水电出力影响，与负荷、联络线的关联性较低。当风电出力低于7500MW、光电出力位于集中区间时，HXHX策略的高额收益与亏损风险并存，且发生概率较高；而水电出力出现“整千数值”时，策略触发高收益的概率会异常跃升。

WD策略的关键影响因素分析：

（1）竞价空间分布对比

从竞价空间来看，全量日期的竞价空间近似呈现正态分布，峰值大约出现在

7000,10500

之间，且取值较为分散。WD策略的亏损类日期的竞价空间呈现非典型分布，且取值较为分散，与全量日期的竞价空间分布曲线类型不同，但在

4500,15000

的竞价空间水平间出现的频率较高，在

8000,11000

的竞价空间水平间出现的频率更高；WD策略的低收益类日期竞价空间近似呈现左偏分布，峰值大约出现在

8000,12000

之间，且取值较为分散，与全量日期的竞价空间分布曲线类型不同，左偏分布表明，当竞价空间的取值相对较大时，WD策略更容易表现出一定的收益；WD策略的高收益类日期的竞价空间近似呈现正态分布，其曲线形态与全量日期的竞价空间分布曲线较为相似，故可认为WD策略的高收益类日期与竞价空间的相关性较低。

（2）边界条件分布对比

从负荷来看，全量日期的负荷近似呈现正态分布，峰值大约出现在

19000,19400

之间，且取值较为分散。WD策略的亏损类日期的负荷近似呈现双峰分布，峰值大约出现在

19100,19900

20700,21000

之间，且取值较为分散，双峰分布表明，当负荷处于19500MW左右或21000MW左右时，WD策略更容易表现出亏损；WD策略的低收益类日期的负荷近似呈现均匀分布，且取值较为分散，与全量日期的负荷分布曲线类型不同，均匀分布表明，WD策略表现低收益时，竞价空间的取值较为随机，即WD策略的低收益类日期与竞价空间的相关性较低；WD策略的高收益类日期的负荷也近似呈现正态分布，其曲线形态与全量日期的负荷分布曲线较为相似，故可认为WD策略的高收益类日期与负荷的相关性较低。

从联络线来看，全量日期的联络线近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5600,6200

之间，取值集中在

5000,7000

之间。WD策略的亏损类日期的联络线呈现离散—连续混合分布，与全量日期的联络线分布曲线类型不同，混合分布表明，在联络线取值为“整千数的偶数倍”时，WD策略表现亏损的频率极高，在其他联络线取值范围内，WD策略表现亏损的频率较低；WD策略的低收益类日期和高收益类日期的联络线均近似呈现正态分布，且二者的分布曲线形态与全量日期的联络线分布曲线较为相似，故可认为WD策略的收益表现与联络线的相关性较低。

从风电出力来看，全量日期的风电出力近似呈现右偏分布，峰值大约出现在

3000,6000

之间，且取值较为分散。WD策略的亏损类日期的风电出力近似呈现均匀分布，且取值较为分散，与全量日期的风电出力分布曲线类型不同，均匀分布表明，WD策略表现低收益时，竞价空间的取值较为随机，即WD策略的低收益类日期与竞价空间的相关性较低；WD策略的高收益类日期的风电出力也近似呈现右偏分布，其分布曲线形态与全量日期的风电出力分布曲线较为相似，故可认为WD策略的高收益类日期与风电出力的相关性较低。

从光电出力来看，全量日期的光电出力近似呈现正态分布，峰值大约出现在

5000,6400

之间，取值集中在

4000,7200

之间。WD策略的亏损类日期的光电出力近似呈现均匀分布，且取值较为分散，与全量日期的光电出力分布曲线类型不同，均匀分布表明，WD策略表现亏损时，光电出力的取值较为随机，即WD策略的亏损类日期与光电出力的相关性较低；WD策略的低收益类日期和高收益类日期的光电出力均近似呈现正态分布，且二者的分布曲线形态与全量日期的联络线分布曲线较为相似，故可认为WD策略的收益表现与联络线的相关性较低。

（3）关键结论

从竞价空间来看，WD策略的亏损和低收益表现与竞价空间存在一定关联。亏损类日期的竞价空间在中高区间出现频率更高，低收益类日期呈现左偏分布，表明竞价空间较大时更易获得基础收益；而高收益类日期的竞价空间分布与全量分布形态一致，说明高收益表现不受竞价空间水平直接影响。

从边界条件来看，WD策略的损益表现主要受负荷与联络线的规律性影响，与风电出力、光电出力的关联性较低。当负荷处于19500MW左右或21000MW左右的双峰区间时，策略亏损风险显著升高；而联络线取值为“整千数的偶数倍”时，策略亏损概率异常陡增，收益表现则与多数边界条件无显著关联。

四、总结——策略与日期的适配结论

基于对五大日前策略的数据特征、日期分布规律及边界条件影响的深度分析，不同市场环境下的策略适配结论如下：

DL策略：实际适配负荷中等偏低（18,400-19,400 MW）且水电出力较高（>5,800 MW）的常规日期，此类日期多集中于5-7月的月内第二至三周；但需严格规避水电出力出现整千数值（如6,000 MW）的时段，以及每月月初/月末和周末，这些时点亏损风险呈规律性爆发。

HX策略：在竞价空间稳定于历史均值区间（7,500-9,000 MW）且负荷中等偏低（18,300-18,800 MW）、水电出力较高（>4,700 MW）的日期表现最优，此类日期多见于5-7月的周初（周一至二）；但其对风电出力骤降极为敏感，且在每月第二至四周易形成连续亏损，需实时监测风电波动。

HXHX策略：高收益集中于风电出力

WD策略：仅适合月初一周内竞价空间较大（>8,000 MW）的短暂窗口，其余时段收益低迷；其致命弱点在于负荷处于双峰（19,500 MW或21,000 MW附近）或联络线取值为整千偶数倍（如6,000 MW、8,000 MW）的日期，此类组合直接触发亏损，且月中连续亏损概率极高。

HH策略：本质为高不确定性日期的避险工具（如负荷与新能源反向剧烈波动），或用于长期收益平滑；实证显示其高收益日占比极低（6%），2024年8月后亏损日广泛分布，生存关键在于动态调整底层策略权重以适应当日边界条件组合。