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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 104 - 107 (4page)
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The German gas market index generally refers to the average price of a particular trading product for a month. Index-based sourcing is a widely used habit in modern gas businesses. Risk is reduced through the average price over the purchase period. Since the volume is significant, there have been many attempts to design a strategy that "beat the index," that is, offers a lower price than the index over time. Here, we use neural networks to identify optimal shopping points. Both classification-based and prediction-based strategies are tested to determine whether gas should be purchased on each trading day. Therefore, we take the front wall index based on the price of the Dutch ownership transfer facility as an example. With respect to cumulative performance, all algorithms except for very simple myopia algorithms can outperform indices.
목차
1. Introduction
2. Data Set
3. Results
Reference
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