1.怎么预测原油价格的趋势变化

2.预测未来油价改用什么数学建模模型

怎么预测原油价格的趋势变化

油价未来预测分析_油价未来走势预测

通过分析不同情况下的原油价格走势,可以预测原油的变化趋势。具体操作如下:

一、通过底部区间分析

在原油价格没有突破前一段时间的底部或顶部时,原油投资者千万不能过早断定大势或小趋势已经出现了变化。

二、通过顶部区间分析

再出现双重顶或者多重顶,但价格并未涨破原有顶部时,即便是牛市也不应该过早进入。一旦价格涨破原有顶部,在其回落之前,价格常常会出现明显的上升迹象,这是进入做多才会更好。

三、在原油狭窄的交易区间,如果原油期货价格持续数周或数月后,原油价格突破了原有的底部或顶部,这很大程度上意味着大势已经发生改变。并且原油价格在该狭长区间停留的时间越长,突破该区间后变动的幅度也将越大。

以上就是我为大家介绍的预测原油价格走向的方法,希望对大家有所帮助,望采纳,谢谢

预测未来油价改用什么数学建模模型

建议用BP神经网络,并且结合主成分分析法。

一些常用的方法,比如多元回归和时间序列方法构建价格预测模型,是一种典型的线性预测模型,能够预测价格变化的线性关系,对中长期预测具有一定的局限性。

神经网络是一种智能预测方法,需要对对象建立准确的数学模型,能够准确描述对象的特征,具有学习能力强、并行处理等特点,在复杂系统等领域的建模中得到了广泛的应用,也为石油价格预测提供了思路。但是由于影响石油价格的因子比较多,且数据中含有噪声,直接采用神经网络学习收敛速度慢,且预测精度低,因此需要对石油价格影响因子预处理。针对石油价格变化的特点,提出一种基于主成分分析和BP神经网络的石油价格预测模型。该模型采用定性分析选择出影响因子,再利用主成分分析方法对石油价格影响因子进行筛选,选取最主要的几个影响因素,最后通过神经网络能够逼近非线性连续函数的能力对石油价格进行预测,从而实现了石油价格的准确预测。

价格的预测过程

BP神经网络的预测过程如下:

1、收集石油价格以及影响因子,并获取相关数据。

2、对石油价格影响因子进行主成分分析,并筛选出贡献率大的主成分。

3、将石油价格数据分为训练样本和预测样本。

4、采用BP神经网络对训练样本进行训练,并找出模型的最优参数。

5、利用最有参数建立BP神经网络预测模型,对预测样本进行预测。