原油期货价格

摘要： 2021年夏季,在德尔塔变异毒株快速传播导致全球疫情反弹,以及全球经济持续复苏的背景下,世界主要经济体普遍陷入"能源荒",天然气、国际原油和电力价格飙升。截至2021年10月底,欧洲天然气价格在过去一年内最高暴涨10倍,布伦特原油期货价格一度突破86美元/桶大关,达到3年来的最高水平,欧美日电力价格也均创历史新高。引发此轮全球范围内能源短缺问题的原因主要是能源市场供需错配,即需求端在经济刺激政策的支持下快速修复,而供给端则受到多方面的约束因而恢复缓慢。

摘要： 2021年12月11日-2022年1月10日国际油价显著上涨,奥密克戎毒株或给国际油价带来新不确定性受市场风险偏好变化影响,国际原油期货价格2021年12月21日显著上涨,截至当天收盘时,纽约商业交易所2022年2月交货的轻质原油期货价格上涨2.51美元,收于每桶71.12美元,涨幅为3.66%;2022年2月交货的伦敦布伦特原油期货价格上涨了2.46美元,收于每桶73.98美元,涨幅为3.44%。

摘要： 3月,国际油价冲高回落,月中高点创近14年来新高。上半月,美国和欧盟等西方国家对俄报复性制裁措施逐步升级,多家石油及主权投资基金宣布从俄撤资,西方多国限制对俄出口能源类设备,美国禁止进口俄罗斯原油及对俄罗斯加征关税。此外,美国的拖延阻挠了伊核协议达成,俄乌第三阶段谈判未果,布伦特原油期货价格3月8日盘中突破每桶139美元/桶,为2008年7月以来首次。然而,以德国为首的欧洲盟友在禁止俄油出口的问题上出现分歧;俄罗斯承诺履行欧洲内。

摘要： 随着俄乌局势愈发紧张,有着“黑色黄金”之称的石油价格一路攀升。美国普氏能源资讯公司数据显示,英国市场即期北海布伦特原油现货价格16日达每桶100.8美元,为2014年以来首次破百;布伦特原油期货价格也一度突破每桶96美元。原油还会继续涨下去吗?值得注意的是,在16日一度破百之后,2月17日,国际油价收跌。纽约商品期货交易所WTI 3月原油即期合约收盘下跌1.90美元。

摘要： 截至北京时间2月4日17时,纽约商品交易所3月交货的轻质原油期货价格报价每桶91.66美元,涨幅为1.54%;4月交货的伦敦布伦特原油期货价格收于每桶92.41美元,涨幅为1.47%,国际油价创下2014年9月以来新高。数据显示,从去年12月初至今,布伦特和WTI原油结算价的涨幅分别为33.11%和40.93%。业内人士普遍认为,国际原油价格上涨,将带动石油巨头增加上游开支,油服行业今年有望全面回暖。

摘要： 1回顾1.1原油:5月、6月国际油价环比均上涨5月初,欧盟提出对俄罗斯石油实行禁运,加之中国长时间的疫情封锁,导致油价窄幅震荡,3日WTI和布伦特原油期货价格分别为102.41美元/桶及104.97美元/桶。随后,欧盟提议逐步停止进口俄石油并制裁俄罗斯银行、“欧佩克+”维持现有增产步伐,支撑油价上涨,6日WTI和布伦特原油期货价格分别涨至109.77美元/桶及112.39美元/桶。

摘要： 1回顾1.1原油:国际油价4月回落,5月上升4月,尽管欧盟对俄罗斯出口制裁预期升温,但美国联合国际能源署(IEA)盟国超大规模释储、美联储释放鹰派信号、中国疫情引发需求担忧、国际货币基金组织(IMF)下调全球经济增长预期带来的压力,仍导致国际油价回落。4月初,因IEA宣布释放战略石油储备、美联储会议纪要释放鹰派信号,国际油价承压回落,11日WTI和布伦特原油期货价格分别跌至94.29美元/桶及98.48美元/桶。

摘要： 1回顾1.1原油:3月国际油价大幅上涨,4月环比下降3月初,因地缘紧张局势加剧、欧美对俄制裁继续升级,国际油价大幅上涨,8日WTI和布伦特原油期货价格分别涨至123.7美元/桶及127.98美元/桶,布伦特原油期货价格创2008年7月23日以来最高。随后,因伊核谈判达成预期升温、俄乌谈判开启缓和了地缘局势、阿联酋表示支持“欧佩克+”增加供应,市场对石油供应的担忧大幅缓解,国际油价显著回调,16日WTI和布伦特原油期货价格分别降至95.04美元/桶及98.02美元/桶。

摘要： 1 回顾1.1 原油:国际油价6月环比上升,7月环比下降6月初,欧盟对俄石油禁运落地、中国新冠肺炎疫情防控缓和、美国汽油需求上升且原油库存下降超过了“欧佩克+”决定加速增产的影响,国际油价上涨,8日WTI和布伦特原油期货价格分别升至122.11美元/桶及123.58美元/桶。随后,因中国上海部分地区再次实施疫情封控措施、投资者对美联储超预期加息和全球经济衰退的担忧加剧,国际油价显著回落。

摘要： 基准情景下,预计10月国际油价震荡承压,布伦特均价为90~94美元/桶。回顾9月中上旬,国际油价承压下跌,但受IEA等多家机构预测冬季气转油需求将明显增加、G7对俄油限价落地及俄罗斯多次重申将以能源断供反制等影响,油价跌幅有限。然而,临近月底,美联储第三度鹰派加息再次引爆海外“加息潮”,美元暴涨至2002年来新高,导致23日、26日国际油价连续两日显著下跌,WTI、布伦特原油期货价格分别跌破80美元/桶、85美元/桶的关键支撑位。截至26日,9月WTI、布伦特、阿曼原油期货均价分别为84.62美元/桶、91.14美元/桶和90.86美元/桶,环比分别下降6.87美元/桶、6.60美元/桶和6.38美元/桶;上海原油期货首行合约均价为689.1元/桶(99.45美元/桶),环比下降17.23元/桶(4.47美元/桶)。

摘要： 为了研究原油期货与现货价格联动性波动规律和演化机制,本文选取2002年11月25日至2011年3月22日的国际原油期货价格和中国大庆原油现货价格作为样本数据,建立其联动性波动模态,并由此构建联动性波动加权复杂网络及演化模型.通过复杂网络参数分析联动性波动网络模型,结果显示,原油期货与现货价格联动性在不同的时期主要围绕少数几个不同的关键模态波动,联动性的波动具有群发性和周期性,联动性的波动在演化过程中表现出不同的过渡形式.这些研究成果不仅可以作为原油价格市场决策的科学依据,也为要素之间关系的波动分析提供了思路.

摘要： 本发明提供一种基于区块链的人工智能期货价格预测系统和预测方法。所述预测系统包括期货交易服务器、价格预测服务器以及区块链网络；价格预测服务器响应于用户端发送的期望价格，从期货交易服务器获取多个历史结算价，并根据期望价格和多个历史结算价，生成价格走势向量；价格预测服务器以交易的形式将价格走势向量提交给区块链网络；区块链网络基于BP神经网络，对价格走势向量进行处理，得到预测结果YES或NO；如果预测结果为NO，则预示明天的期货结算价将低于用户的期望价格；如果预测结果为YES，则预示明天的期货结算价将达到用户的期望价格；区块链网络将预测结果反馈给价格预测服务器，价格预测服务器再将预测结果转发给用户端。

摘要： 本发明公开了一种基于文本挖掘与深度学习模型的农产品期货价格预测方法及系统，该方法包括：采集农产品期货历史交易数据和农产品期货新闻文本数据并进行数据预处理；选取T天为窗口滑动划分数据集，将得到的数据集作为多特征数据样本；使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)提取价格特征；使用卷积神经网络(textCNN)提取文本特征；使用snowNLP提取新闻情感特征；搭建深度神经网络融合三种特征对提前一步的农产品期货收盘价进行预测。本发明考虑影响农产品期货价格波动的市场和非市场因素，基于文本挖掘与深度学习模型对农产品期货价格趋势进行预测，该方法能够挖掘新闻文本和价格序列的深层特征，且具备更高的预测精度。

摘要： 本申请实施例提供了一种期货价格预警方法及装置，该方法获取期货价格数据样本；对期货价格数据样本进行采样处理，得到时间序列样本；采用格拉米角场算法对时间序列样本进行预处理，得到训练集数据样本；将基于高斯分布的随机噪声输入生成模型，得到伪数据样本；将训练集数据样本和伪数据样本输入判别模型，训练生成模型和判别模型；基于训练后的判别模型对期货价格进行预警。通过该方案可有效解决存货融资中货物价格波动大的痛点问题，实现期货价格智能检测，线上动态预警，强化供应链融资中的风险防控能力。

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于区块链的人工智能期货价格预测系统，包括：控制终端，是系统的主控端，用于发出控制命令：构建模块，用于构建数据采集通道；输入模块，用于输入系统需要进行期货价格预测的期货产品；预测条件确认模块，用于获取输入模块输入构建模块中经其子模块处理的期货产品对应结果数据，本发明能够对期货产品的当前价格及未来价格进行预测，以此将期货信息的价值最大的使用，为期货市场的期货价格预测带来便利，并通过此种系统的实施，能够一定程度的代替人工对于期货价格的预测工作，减少了人工劳动力输出，也使得期货市场对于具备期货价格预测能力的工作人员需求量有所降低，并同时提升期货价格预测的可信度。

摘要： 本发明提供一种基于区块链的人工智能期货价格预测系统和预测方法。所述预测系统包括期货交易服务器、价格预测服务器以及区块链网络；价格预测服务器响应于用户端发送的期望价格，从期货交易服务器获取多个历史结算价，并根据期望价格和多个历史结算价，生成价格走势向量；价格预测服务器以交易的形式将价格走势向量提交给区块链网络；区块链网络基于BP神经网络，对价格走势向量进行处理，得到预测结果YES或NO；如果预测结果为NO，则预示明天的期货结算价将低于用户的期望价格；如果预测结果为YES，则预示明天的期货结算价将达到用户的期望价格；区块链网络将预测结果反馈给价格预测服务器，价格预测服务器再将预测结果转发给用户端。

摘要： 本发明公开了一种基于随机森林预测期货价格趋势的方法，包括以下步骤：获取期货商品历史交易数据；对获取的历史交易数据进行技术指标计算并对这些指标进行特征处理以获得训练数据；构建用于预测的价格走势的随机森林，同时结合获得的训练数据生成随机森林模型；获取当前的数据并计算技术指标，转化为特征后输入给随机森林模型，得出预测的结果；运用了机器学习中的随机森林，来从这大量的历史交易数据中，发现这种潜在的规律，从而预测期货价格趋势。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯过程模型的铜期货价格预测方法，包括以下步骤：获取铜期货历史数据和影响铜期货的外源特征数据；数据处理；构建用于预测调整后铜主力合约的对数收益的高斯回归过程模型；通过处理后的数据对高斯回归过程模型进行训练，直到模型收敛；获取当前日的铜主力合约数据，构建和处理后数据一样的特征输入模型进行预测；输出对数收益预测结果；通过选出一些影响上海期货交易所铜期货的价格的外源性特征数据结合机器学习中的高斯过程模型来对铜期货价格建模，最后得到模型后进行预测，根据预测的铜期货结合交易策略进行期货量化交易；能够实现较为精确的预测，结合交易策略给出交易建议从而协助进行期货交易。

摘要： 本发明公开了一种基于LASSO模型的铜期货价格预测方法，包括以下步骤：获取铜期货历史数据和影响铜期货的外源特征数据；数据处理；构建用于预测调整后铜主力合约价格的LASSO模型；通过处理后的数据拟合训练LASSO模型，直到模型收敛；获取当前日的铜主力合约数据，构建和处理后数据一样的特征输入模型进行预测；输出预测结果；通过选出一些影响上海期货交易所铜期货的价格的外源性特征数据结合机器学习中的LASSO模型来对铜期货价格建模，最后得到模型后进行预测，根据预测的铜期货结合交易策略进行期货量化交易；预测模型更加贴近实际，预测结果更加精确，提升交易效率和成功率。

摘要： 本发明提供一种高拟合优度OLS回归模型的甲醇期货价格预测方法，包括以下步骤：1）获取甲醇期货价格的影响因素；2）计算甲醇期货价格与影响因素的pearson相关系数，并建立以甲醇期货收盘价为因变量，影响因素为自变量的多元线性回归模型；3）对建立的多元线性回归模型消除多重共线性并确定最终用于预测甲醇期货价格的OLS回归模型。与现有的预测模型相比具有更高的模型拟合优度，预测效果更加显著。

摘要： 本公开提出了考虑钢铁期货价格和实时电价因素的短期日负荷预测方法，利用协方差分析方法确定钢铁期货价格、实时电价、日期类型与负荷之间的相关系数，基于负荷值利用上述相关系数确定短期负荷预测输入数据中的中的钢铁期货价格、实时电价、日期类型值；对输入数据进行标准化处理，建立短期负荷预测输入数据训练集；基于短期负荷预测输入数据训练集，对负荷预测的长短期记忆模型进行训练，获得参数合适的短期负荷预测模型；将测试集中的负荷值输入至参数合适的短期负荷预测模型中完成带有冲击性负荷短期日负荷预测。本公开采用钢铁期货作为输入量，降低了冲击性负荷造成短期日负荷预测的误差。