Por Andreas Exarheas – 29 de septiembre de 2023 (Rigzone)
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En un nuevo informe enviado a Rigzone esta semana, Standard Chartered reveló que está lanzando un modelo de aprendizaje automático para la previsión de precios del Brent a corto plazo.
Apodado SCORPIO (Indicador de precios de investigación de petróleo de Standard Chartered), Standard Chartered describe el nuevo lanzamiento como un modelo patentado basado en árboles diseñado para generar un pronóstico de los precios al contado del crudo Brent en un período de una semana.
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“El modelo de aprendizaje automático recopila y analiza mediante programación un conjunto de datos y características disponibles, sopesando la información en una señal significativa”, dijo Standard Chartered en el informe.
“Permite un elemento de explicabilidad y ayuda a desvincular el sentimiento del mercado de los fundamentos”, añadió.
El modelo incorpora características que incluyen puntos de datos de alta frecuencia, información de precios de productos crudos y refinados, indicadores técnicos, datos de posicionamiento, existencias globales, demanda implícita, importaciones y exportaciones, así como datos no petroleros como la fortaleza del USD, PMI y otros. aportaciones macroeconómicas, señala Standard Chartered en el informe.
“El modelo también nos permite separar los efectos de eventos inesperados y el sentimiento macroeconómico del mercado de los fundamentos del mercado petrolero para explicar los movimientos de precios a corto plazo”, dijo la compañía en el informe.
La última versión de SCORPIO muestra una precisión direccional “estadísticamente significativa” del 67,3 por ciento, señaló Standard Chartered en el informe.
“El error absoluto medio es inferior a una desviación estándar de las observaciones de las últimas 52 semanas, y la desviación estándar del error también es inferior a la desviación estándar de las observaciones”, añadió la empresa.
Construyendo el modelo
Al explicar la construcción del modelo en el informe, Standard Chartered dijo que primero analizó el conjunto más básico de características: “puntos de datos de alta frecuencia utilizados por los economistas para modelar los fundamentos de la oferta y la demanda, así como las características técnicas del mercado”.
“Luego agregamos más conjuntos de datos, incluidos datos macroeconómicos no específicos del petróleo. Probamos varios conjuntos de datos alternativos. Algunos mostraron una importancia considerable, mientras que otros mostraron poco o ningún poder explicativo o predictivo de los precios del petróleo en el corto plazo”, agregaron.
“Un ejemplo destacado fueron los datos sobre el sentimiento de las noticias, donde el contenido de las noticias sobre temas o palabras clave elegidos se recopila y procesa para determinar si el sentimiento general es negativo, neutral o positivo”, continuaron.
“Aunque el análisis programático de informes de noticias puede proporcionar una ventaja en el comercio de alta frecuencia (por ejemplo, el modelo podría reaccionar inmediatamente a noticias como un ataque con drones a una instalación de producción), esto no proporcionó ningún valor adicional al modelo en un día a día. semanalmente”, continuaron afirmando.
La compañía dijo en el informe que el rendimiento general del modelo se midió basándose en el rendimiento predictivo probado para un período anterior.
“El rendimiento se mide utilizando métricas basadas en valores (error absoluto medio) y métricas direccionales (arriba, cerca de cero o abajo), donde se utilizaron métricas de clasificación y evaluación”, dijo Standard Chartered en el informe.
“Dibujamos bandas de error alrededor de todas las predicciones basadas en métodos de regresión cuantil (con las mismas características). Se puede generar un informe detallado que explique la derivación de los movimientos de precios previstos, agrupados por categorías temáticas”, añadió.
“Debido a la disponibilidad de datos, el plazo para las fuentes de datos utilizadas es a partir de 2018. Estas fechas también garantizan que se capturen los entornos comerciales anteriores a Covid, Covid y posCovid, además de la invasión rusa de Ucrania en 2022”, continuó.
Standard Chartered dijo en el informe que continuará perfeccionando el modelo con el tiempo, “agregando nuevas características si se demuestra que mejoran el rendimiento”.
Limitaciones
Debido a que no todos los impulsores conocidos se capturan en canales de datos confiables, un modelo de aprendizaje automático puede considerarse una representación simplificada de un subconjunto de impulsores conocidos, dijo Standard Chartered en el informe.
“Sin embargo, todavía es vulnerable a los llamados eventos del ‘cisne negro’: eventos impredecibles que no serían recogidos dentro de nuestro conjunto de indicadores y que podrían afectar significativamente los movimientos de precios a corto plazo”, añadió la compañía.
“En el ámbito petrolero, tales eventos podrían incluir huracanes severos que se desarrollan rápidamente, acontecimientos geopolíticos o actos terroristas, decisiones de política de productores o eventos macroeconómicos más amplios como colapsos bancarios”, continuó.
“Desde principios de marzo hasta mediados de abril de 2023, ocurrieron dos importantes eventos de ‘cisne negro’ que ESCORPIO no pudo pronosticar. Sin embargo, pudo pronosticar con precisión la dirección de los precios a partir de otros indicadores en las semanas posteriores a estos eventos”, continuó afirmando la compañía.
Los acontecimientos del cisne negro destacados en el informe fueron el colapso del Silicon Valley Bank y la implementación de recortes voluntarios adicionales de producción por parte de algunos miembros de la OPEP+ a principios de este año.
Pronóstico de ESCORPIO
En un informe separado enviado a Rigzone esta semana, Standard Chartered reveló que SCORPIO pronostica un aumento de precio semanal de 2,1 dólares por barril para el Brent del primer mes hasta su liquidación el 2 de octubre.
“La previsión alcista habría sido mayor si no fuera por el posicionamiento especulativo; el modelo está interpretando la fortaleza del índice de posicionamiento de administradores de dinero de Standard Chartered como un indicador de punto pivote”, señaló Standard Chartered en ese informe.
“SCORPIO también considera que la fortaleza del dólar influye en el movimiento alcista, ya que el índice ha dado un salto del percentil 87 en los últimos cinco años al percentil 91”, añadió la compañía.
En ese informe, Standard Chartered destacó que uno de los usos potenciales de SCORPIO es indicar si el posicionamiento especulativo está tan extendido como para convertirse en un factor de precios dominante.
“Durante la próxima semana, SCORPIO considera que el posicionamiento y la fortaleza del dólar son lastre, pero no lo suficiente como para hacer bajar los precios todavía”, dijo la compañía en el informe.
Opinión del mercado
Antes del lanzamiento del modelo SCORPIO de Standard Chartered, Rigzone preguntó a varios participantes del mercado si la IA puede predecir el precio del petróleo .
La respuesta a esa pregunta fue no, según Alex Stevens, Gerente de Políticas y Comunicaciones del Instituto de Investigación Energética (IER), que se describe a sí mismo como una organización sin fines de lucro que lleva a cabo investigaciones y análisis intensivos sobre las funciones, operaciones, y regulación gubernamental de los mercados energéticos globales.
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Respondiendo a la misma pregunta, Hussein Shel, director, tecnólogo jefe y jefe de Upstream para Energía y Servicios Públicos de Amazon Web Services (AWS), dijo: “Las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial, incluida la IA generativa y modelos de lenguaje similares, no son diseñado específicamente para predecir los mercados financieros, incluidos los precios del petróleo”.
Cuando se le preguntó a Al Salazar, vicepresidente senior de Enverus Intelligence Research (EIR), si la IA puede predecir el precio del petróleo, el representante de EIR dijo a Rigzone que “la IA podría tener algunas ventajas en términos de datos y potencia informática que los pronosticadores convencionales no tienen”. ”, pero añadió que “una cosa con la que la IA podría tener problemas es sincronizar correctamente las acciones de la OPEP junto con los cortes de suministro motivados por motivos geopolíticos”.
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