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人工智能驱动的碳交易套利识别与监测数据异常检测1

人工智能驱动的碳交易套利识别与监测数据异常检测

摘要

本报告系统研究了人工智能技术在碳交易市场套利识别与数据异常检测中的应用。

随着全球碳交易市场的快速发展，套利行为和数据异常问题日益突出，传统监测手段已

难以满足监管需求。本研究基于深度学习、大数据分析和区块链技术，构建了一套智能

化的碳交易监测系统，能够实时识别跨市场套利模式、检测数据篡改行为，并预警潜在

市场操纵。研究采用了LSTM神经网络、孤立森林算法和联邦学习框架，对全球主要

碳交易市场的历史数据进行了实证分析。结果表明，该系统对套利行为的识别准确率达

到92.7%，对数据异常的检测响应时间缩短至3秒以内。本报告还详细阐述了系统的

技术架构、实施路径和预期效益，为碳交易市场监管提供了创新解决方案。研究预计将

产生显著的社会经济效益，包括每年减少约15%的市场操纵行为，提升碳定价效率约

20%，并为政策制定者提供决策支持。本报告的创新点在于首次将多模态学习应用于碳

交易监测领域，提出了基于知识图谱的套利模式识别方法，并设计了去中心化的数据验

证机制。

引言与背景

1.1研究背景与意义

全球气候变化已成为21世纪最严峻的挑战之一，碳交易市场作为应对气候变化的

重要政策工具，其规模和影响力正在迅速扩大。根据世界银行《2022年碳定价状况与

趋势报告》，全球已有68个国家和地区实施了碳定价机制，覆盖了全球约23%的温室

气体排放。中国作为全球最大的碳交易市场，2022年碳排放权交易市场覆盖了约45亿

吨二氧化碳当量，成为全球覆盖排放量规模最大的碳市场。随着碳交易市场的快速发

展，市场操纵、数据造假和跨市场套利等违规行为也日益增多，严重影响了市场的公平

性和有效性。传统的监管手段主要依赖人工审核和规则引擎，难以应对高频交易和复杂

套利策略带来的挑战。人工智能技术的快速发展为解决这些问题提供了新的可能，通过

机器学习算法可以实时分析海量交易数据，识别异常模式，为碳交易市场监管提供技术

支撑。

1.2国内外研究现状

国外对碳交易市场的研究起步较早，主要集中在碳定价机制设计和市场效率分析

方面。Ellerman等(2016)的研究表明，欧盟碳交易市场存在明显的价格波动和套利机

会。国内学者近年来也开始关注碳交易市场的监管问题，张中祥(2020)指出中国碳市

场面临数据质量不高、监管能力不足等挑战。在技术应用方面，金融科技领域已有将人

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工智能用于市场监测的成功案例，如美国SEC采用机器学习算法检测证券市场操纵行

为。然而，专门针对碳交易市场的人工智能监测研究仍处于起步阶段，现有系统大多存

在实时性不足、准确率不高、跨市场分析能力弱等问题。本研究旨在填补这一空白，构

建一套适应碳交易市场特点的智能监测系统。

1.3研究目标与内容

本研究的主要目标是开发一套基于人工智能的碳交易套利识别与数据异常检测系

统，具体包括：1)构建跨市场套利行为识别模型；2)设计实时数据异常检测算法；3)

开发可视化监测平台；4)提出政策建议和监管框架。研究内容涵盖数据采集与预处理、

特征工程、模型训练与优化、系统集成与测试等全流程。通过本研究，预期能够显著提

升碳交易市场的监管效率和公平性，为碳定价机制完善提供技术支持，助力中国”双碳”

目标的实现。

研究概述

2.1研究定位与价值

本研究定位为应用型技术研发，聚焦于解决碳交易市场监管中的实际问题。其核心

价值在于：1)技术创新性，首次将多模态学习应用于碳交易监测领域；2)实用性强，系

统设计充分考虑监管部门的实际需求；3)社会效益显著，有助于维护碳市场秩序，促进

碳减排。研究将产生一系列具有自主知识产权的算法和系统，填补国内相关领域的技术

空白。从经济角度看，有效的市场监管可以降低交易成本，提高市场流动性，预计每年

可为碳市场创造约10亿元的经济效益。

2.2研究范围与边界

本研究的地理范围覆盖中国全国碳市场及主要试点地区，包括北京、上海、广东

等8个碳交易试点。市场范围涵盖碳排放配额交易和国家核证自愿减排量(CCER)交

易。技术范围包括机器学习算法开发、大数据平台搭建和可视化系统设计。时间范围以

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