Πρόβλεψη τιμών spikes του West Texas Intermediate (WTI) με μηχανική μάθηση
Creators: name: Χρίστογλου, Αντώνιος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Μηχανική Μάθηση
West Texas Intermediate
Πρόβλεψη
Machine Learning
Forecasting

description: Η ικανότητα πρόβλεψης της τιμής του αργού πετρελαίου (WTI crude oil) αποτελεί εργαλείο ύψιστης σημασίας για τους επενδυτές, τις κυβερνήσεις και τον εμπορικό – βιομηχανικό κλάδο. Έτσι, στην πτυχιακή αυτή επιχειρείται μια απόπειρα πρόβλεψης των ακραίων τιμών (spikes) του WTI με τη μέθοδο της Μηχανικής Μάθησης. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποιούνται οι μεθοδολογίες SVM (με τους πυρήνες Linear, Cubic, Quadratic, Fine Gaussian, Medium Gaussian, Coarse Gaussian), Logistic Regression και Bagged Trees για ένα σετ ημερήσιων, εβδομαδιαίων και μηνιαίων δεδομένων. Τα δεδομένα προήλθαν από τα returns των spot prices του WTI Crude oil και καλύπτουν χρονολογικά το διάστημα από το 1986 έως το 2023. Τα όρια προσδιορισμού των spikes ορίστηκαν με τον υπολογισμό του αθροίσματος και της διαφοράς της τυπικής απόκλισης και του μέσου όρου για 30 ημέρες, 30 εβδομάδες και 24 μήνες αντίστοιχα για κάθε ομάδα δεδομένων. Ακολούθως το 90% των δεδομένων αποτέλεσε τα δεδομένα εκπαίδευσης ενώ το 10% αυτών χρησιμοποιήθηκαν ως δεδομένα ελέγχου. Το σύνολο των αποτελεσμάτων, δείχνει, ότι οι ακραίες τιμές του αργού πετρελαίου (WTI) προβλέπονται επιτυχώς σε ποσοστό 8% με το μοντέλο Bagged Trees, 29% με το μοντέλο Cubic SVM και 37% με το μοντέλο Cubic SVM, για τα ημερήσια, εβδομαδιαία και μηνιαία δεδομένα αντίστοιχα. Έτσι, διαφαίνεται ότι οι τιμές του πετρελαίου προκύπτουν από εξαιρετικά περίπλοκες διεργασίες και δεν είναι εύκολο να προβλεφθούν σε ικανοποιητικό βαθμό λαμβάνοντας υπόψη μόνο τις παρελθοντικές τιμές, ακόμα και με την χρήση των εργαλείων Μηχανικής Μάθησης.
description: Τhe ability to predict the price of WTI crude oil is of utmost importance to investors, governments and the commercial – industrial sector. Thus, in this thesis, an attempt is made to predict the extreme values (spikes) of WTI with the Machine Learning approach. More specifically, are used methodologies such as SVM (with the kernels of Linear, Cubic, Quadratic, Fine Gaussian, Medium Gaussian, Coarse Gaussian), Logistic Regression and Bagged Trees. for a set of daily, weekly and monthly data. The data was derived from the WTI Crude Oil spot price returns and covers a period from 1986 to 2023. The limits for the spikes were determined by calculating the sum and difference of the standard deviation and the mean over 30 days, 30 weeks and 24 months respectively for each data group. Subsequently, 90% of the data was used as training data, while 10% was used as test data. The set of results presented shows that the extreme crude oil prices (WTI) are successfully predicted by 8% with the Bagged Trees model, 29% with the Cubic SVM model and 37% with the Cubic SVM model for the daily, weekly and monthly data respectively. It thus, appears that values of WTI crude oil prices, arise from extremely complex processes and are not easy to be predicted satisfactorily by considering only past prices, even with the use of Machine Learning tool.
description: Σε συνεργαία με: Μηχανικών Μεταλλείων Μεταλλουργών (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο), Γεωλογίας και Γεωπεριβάλλοντος (Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών), Οικονομικών Επιστημών (Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης)