基于WTI原油期货数据挖掘与价格规律
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原油期货作为全球能源市场的核心衍生品，其价格波动对经济发展、产业布局及金融稳定具有重要影响。为精准挖掘WTI原油期货价格规律、提升价格预测精度，本文围绕WTI原油期货数据挖掘与价格预测展开研究。首先，梳理原油期货预测领域的国内外研究现状，明确现有研究的局限性；其次，收集1983-2004年WTI原油期货历史行情数据，通过Python实现数据预处理，构建标准化数据集；随后，利用Matplotlib开展多维度可视化分析，挖掘价格波动规律；接着，选取线性回归、随机森林、梯度提升三种机器学习算法构建价格预测模型，采用时间顺序划分训练集与测试集，通过MAE、RMSE、MAPE、R²四项指标验证模型性能；最后，设计并实现基于Python的原油期货数据挖掘系统，实现研究成果的工程化落地。研究表明，WTI原油期货价格具有非平稳性、高波动性与周期性特征，三种预测模型均达到高精度标准，其中线性回归模型拟合度最高（R²达0.9809）。本文研究成果可为原油期货市场参与者提供决策支撑，为相关领域研究提供方法参考。
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