美国的批发电力市场由多个区域性独立系统运营商（ISO/RTO）管理，其中以PJM、ERCOT、CAISO等为代表。美国市场采用两结算体系：日前市场（Day-Ahead）和实时市场（Real-Time），均以节点边际电价（LMP）出清。这些市场的特点是价格以5分钟间隔动态更新（实时市场），地区间和节点间可能存在价差，且可交易的衍生品较丰富。
对比主要国际上的电力市场，美国电力市场金融化程度最高。美国已形成“ISO集中市+金融市场”双轨的格局，为量化交易提供了广阔舞台：一方面ISO市场的虚拟交易机制允许纯金融套利；另一方面，在期货和衍生品市场，许多对冲基金和交易公司采用高频交易和算法策略，交易电力期货、期权以及相关大宗商品。
虚拟交易 (Virtual Bidding)：
美国电力市场的一大特色，允许没有实体电力的交易者在日前买入/卖出电能并在实时做相反操作，以获取两者价差利润。虚拟交易实际上是一种跨时间套利（类似金融的投机头寸），旨在推动日前与实时价格收敛，同时为交易者创造盈利机会。此类交易高度依赖对次日实时价格的预测。量化交易者运用机器学习模型预测节点或全网的价格偏差，然后通过投资组合优化决定在哪些节点提交虚拟报价。
研究显示，构建风险约束的虚拟交易组合（组合投资若干INC/ DEC虚拟单）能够稳定盈利。目前美国五大电力市场的虚拟交易量相当可观——清算的虚拟交易量 约占市场总负荷的13%，可见大量量化交易公司活跃其中。
一、定义（简明）：
虚拟交易是发生在两结算制市场（Day-Ahead与Real-Time）之间的纯金融性套利交易：在日内（Day-Ahead, DA）以某方向买入/卖出电量（没有物理交付义务），并在实时（Real-Time, RT）市场中以相反方向平仓。其经济收益来源于 DA 与 RT 的价差（DART spread）。虚拟交易在不同ISO被称为Convergence Bids、Virtual Bids、UTC/Inc/Dec等实现形式，空间粒度（节点/区域）与规则各有差异。
二、为什么存在虚拟交易（经济与系统功能）
🔖价格收敛和风险对冲：虚拟交易提供了对冲日内/实时价差的工具，降低两市场之间的系统性分歧，提高价格发现效率。
🔖增加流动性、弥补市场失衡：在节点或“负荷口袋”中，物理竞争不足时，虚拟交易可以引入金融竞争，抑制发电商通过日内市场操纵价差的能力。
🔖为非物理参与者开放市场：允许对冲基金、专职虚拟交易商等无发电/负荷资产的主体参与，扩大市场参与度。
三、主流实现形式与规则差异（举例）
📌PJM / ISO-NE：普遍采用节点级（nodal）Convergence Bids，可提交到单个节点；PJM同时有Inc/Dec/UTC等工具。市场监测与缓解措施较为健全（Market Monitoring Unit 报告周期性评估）。
📌NYISO：更倾向于按区域/需求区（Zonal/Demand Zone）限制虚拟出价粒度。
📌CAISO：早期白皮书与监测实践提供了关于空间粒度、监控与缓解策略的详述。
不同ISO在：提交截止时间（Day-Ahead 的截止与Real-Time 的平仓窗口）、价格上限/下限、是否允许跨点（UTC）交易、以及对虚拟持仓的披露/限额等方面有显著差别。这些差异直接影响策略设计与模型复杂度。
四、虚拟交易商的典型策略与P&L驱动
📜纯价差套利（DART）：基于对DA与RT价差的概率分布预测，做买入DA/卖RT或相反方向。💰期望收益≈ E[DA−RT] × MW − 交易成本/滑点。
📜拥堵套利 / 节点选择（Congestion）：利用节点间拥堵导致的局部价差（LMP 差异），在出现拥堵的断面进行空间套利（例如买入低价节点的DA，卖出高价节点的DA并在RT平仓）。
📜时间序列/日内模式捕捉：利用负荷/风光发电可预测性（日型、天气、周末/工作日）与已知市场规则做统计/机器学习预测。近年来研究显示 ML/Robust 优化能提升Sharpe比率，但需注意对市场反应的内生性影响。
📜组合/Portfolio 策略：对多节点、多时段的虚拟头寸进行组合优化，控制VaR 与极端事件下的回撤。
📜主要P&L敏感项：DA-RT均值与波动、拥堵概率、预测误差、交易费用（包括MMU或ISO可能的缓解/撤单）、保证金成本与头寸限额。
五、对市场效率与风险的影响（实证与争议）
💎正面影响：本质是引入套利者提升效率，虚拟交易能降低平均价差、增加成交量并改善市场价格发现（即DA与RT更趋一致）。
⚡️负面与风险：虚拟交易也带来被滥用/操纵的风险（例如利用虚拟头寸与物理头寸的配合造成价差人为放大）、增加市场复杂度并可能在极端事件中放大系统性风险。此外，当虚拟头寸规模巨大或监管滞后时，可能对可靠性/流动性造成二次影响。市场监测报告在若干季度或年度报告中指出了需要调整的点（例如缓解机制、透明度）。
六、监管、监测与缓解机制（实践要点）
📛市场监测单位（MMU）/独立监测报告：PJM、ISO-NE、CAISO 都有专职监测机构，定期发布 State-of-the-Market 报告，评估虚拟交易对价格/竞争的影响并提出整改建议。
📛价格/头寸限制与自动缓解（Mitigation）：包括对异常出价的自动替换、节点/参与者的结构性屏蔽（Structural Screens）、以及对UTC/Inc/Dec的上下限设置。
📛信息披露与合规要求：要求交易对手、尤其是大规模资金方，遵守保证金、头寸报告，便于MMU追踪异常行为。
📛规则设计权衡：监管需要在允许套利以提高效率与限制滥用之间平衡——过严会抑制有益套利，过松则放任操纵。CAISO 等白皮书讨论了如何选择空间粒度（节点 vs 区域）和提交权限以权衡效率与可监控性。
参考文献：
[1]: "Virtual bidding"
https://en.wikipedia.org/wiki/Virtual_bidding
[2]: "Virtual Bidding and Electricity Market Design"
https://lmpmarketdesign.com/papers/Hogan_Virtual_Bidding_052516.pdf
[3]: "Virtual Bidding and Electricity Market Design"
https://lmpmarketdesign.com/papers/Hogan_Virtual_Bidding_052516.pdf
[4]: "A Machine Learning Framework for Algorithmic Trading with Virtual Bids in Electricity Markets"
https://intra.ece.ucr.edu/~nyu/papers/2019-VB-ML-Trading
[5]: "How Power Trading Works (Day-Ahead Virtual Trades)"
https://blog.yesenergy.com/yeblog/how-power-trading-works
[6]: "Incremental Offers, Decrement Bids & Up To Congestion"
https://www.ferc.gov/sites/default/files/2020-08/Allen-RedWolf.pdf
[7]: "Financial arbitrage in electricity markets via virtual bidding"
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0098135423004209