Les prévisions relatives aux matières premières ont toujours été une course contre le bruit et les changements structurels. Sur des marchés volatils, le recours à un modèle unique ou à des agrégats à basse fréquence est synonyme de dérive. Les preuves sont claires : la combinaison de différents modèles a tendance à l'emporter sur la sélection d'un seul gagnant, comme le montre l'accent mis par la compétition M4 sur les combinaisons de prévisions et les méthodes hybrides (Journal international de prévisions; examen des combinaisons). Les approches à fréquences mixtes telles que MIDAS vous permettent d'exploiter des signaux haute fréquence sans agrégation grossière, comme le montrent de nombreuses études et mises en œuvre par des fournisseurs pour les macrodonnées et les matières premières (Avis sur MIDAS, Boîte à outils JSS MIDAS, volatilité de l'huile avec entrées à fréquences mixtes). Enfin, il est important de donner la priorité à la première étape, car les prévisions récursives en plusieurs étapes aggravent les erreurs précoces, un point documenté dans la littérature en plusieurs étapes (Taieb et Hyndman).

Dans ce contexte, voici les huit meilleures options logicielles de prévision des matières premières pour 2025, sélectionnées pour l'étendue de leurs modèles, leur prise en charge des transformations et des variables exogènes, et leur capacité à ingérer des flux de données à haute fréquence et à fréquences mixtes.

8 meilleurs logiciels de prévision des matières premières en 2025

1) Indice

Indício est une plateforme de prévisions sans code conçue pour rendre opérationnelle l'évaluation globale de modèles à travers des approches statistiques, ML, bayésiennes et pénalisées, tout en automatisant la recherche de variables et les transformations par rapport à des indicateurs avancés internes et externes. Son flux de travail met l'accent sur les entrées à fréquences mixtes et les signaux haute fréquence, évitant ainsi la perte d'informations due à l'agrégation. Il est conçu pour les utilisateurs professionnels comme pour les analystes, afin que les directeurs des achats et les dirigeants puissent explorer les effets des moteurs, exécuter des hypothèses et déployer des prévisions fiables sans écrire de code. Indicio offre également une garantie d'augmentation de la précision d'au moins 30 %, en alignant les incitations sur des résultats mesurables.

Pros

1. Vaste bibliothèque avec évaluation automatique de nombreux modèles, transformations et variables.
2. Pipeline convivial pour les fréquences mixtes et analyse de scénarios intégrée.
3. Utilisabilité sans code pour les non-titulaires de doctorat, mais diagnostics transparents pour les analystes.

Les inconvénients

1. Coûte plus cher que les packages open source.
2. Vous ne pouvez pas coder vos propres modèles personnalisés sur la plateforme.
3. Nécessite une connexion Internet.

2) SAS Visual Forecasting et SAS/ETS

SAS Visual Forecasting et SAS/ETS combinez des séries chronologiques automatisées à grande échelle avec une économétrie avancée, notamment l'espace d'états, les UCM, VARMAX et plusieurs modèles GARCH pour la volatilité, ainsi que des stratégies ML et hybrides pour les séries de panels à grande échelle. Cette solution a fait ses preuves dans les secteurs de l'énergie et des matières premières, où la modélisation de milliers de hiérarchies et de séries associées est routinière, et elle s'intègre dans les normes informatiques et de gouvernance d'entreprise.

Pros

1. Une évolutivité de niveau professionnel pour des milliers de SKU, de contrats et de sites.
2. Une économétrie riche, y compris les modèles VAR/VECM, l'espace d'états et les modèles GARCH.
3. Intégration fluide à l'écosystème SAS Viya pour le déploiement.

Les inconvénients

1. Le coût des licences et l'encombrement de l'infrastructure peuvent être élevés.
2. La modélisation à fréquences mixtes nécessite une configuration ou un code personnalisé.
3. Courbe d'apprentissage abrupte pour les utilisateurs non techniques.

3) Critiques

EVIEWS est une plateforme d'économétrie de longue date populaire auprès des banques centrales et des sociétés de matières premières. Il prend en charge nativement la régression MIDAS et même MIDAS-GARCH, permettant aux utilisateurs de combiner des indicateurs quotidiens ou hebdomadaires avec des objectifs mensuels sans supprimer les informations intra-périodes. Son flux de travail est simple pour créer des VARs, des ARIMA, des modèles d'espace d'états et des simulations, et il s'intègre bien aux équipes centrées sur les feuilles de calcul.

Pros

1. Implémentations MIDAS natives pour les prévisions à fréquences mixtes.
2. Large couverture économétrique, y compris la VAR, l'espace d'états et les modèles de simulation.
3. Interface graphique accessible pour les analystes provenant d'Excel.

Les inconvénients

1. Évolutivité limitée par rapport aux piles cloud distribuées.
2. Certains modules avancés nécessitent des compléments supplémentaires.
3. Moins adapté à l'automatisation et au déploiement à grande échelle.

4) Boîte à outils d'économétrie MATLAB avec boîtes à outils MIDAS

Boîte à outils d'économétrie MathWorks couvre ARIMA, State Space, GARCH, VAR, etc., et la communauté fournit des boîtes à outils MIDAS robustes pour la régression à fréquences mixtes et la modélisation de la volatilité. Pour les quants de matières premières, l'écosystème matriciel de MATLAB facilite le prototypage, le backtest et l'intégration de l'optimisation sous des contraintes réelles.

Pros

1. Suite complète d'économétrie et de simulation avec des outils numériques fiables.
2. Solide soutien aux boîtes à outils MIDAS communautaires.
3. Excellentes capacités de visualisation et d'optimisation.

Les inconvénients

1. Nécessite des licences payantes pour MATLAB et ses modules complémentaires.
2. L'adaptation à de très grands ensembles de séries chronologiques peut s'avérer complexe.
3. Les utilisateurs expérimentés ont besoin de compétences en matière de script pour exploiter tout leur potentiel.

5) Forecast Pro

Forecast Pro se concentre sur des prévisions pragmatiques et évolutives, avec une sélection automatique du modèle le plus performant pour le lissage exponentiel, Box-Jenkins ARIMA et les familles associées. Il est largement adopté par les équipes de la chaîne d'approvisionnement et de la fabrication et s'intègre parfaitement aux systèmes ERP et de planification.

Pros

1. Sélection automatique du modèle le plus performant pour les grands portefeuilles.
2. Collaboration, gestion de la hiérarchie et création de rapports compatibles avec S&OP.
3. Mise en œuvre rapide et interface conviviale.

Les inconvénients

1. Support limité pour les données à fréquences mixtes.
2. Manque de méthodes avancées d'apprentissage automatique.
3. La modélisation de la volatilité des cours des matières premières nécessite des outils externes.

6) IA sans conducteur H2O

IA sans conducteur H2O automatise l'ingénierie des fonctionnalités, le backtesting par fenêtre roulante et la sélection de modèles grâce à l'amplification du gradient et à d'autres méthodes de ML. Il est particulièrement efficace lors de la création d'ensembles à partir de moteurs exogènes conçus et de grands ensembles de données.

Pros

1. Ingénierie automatique des fonctionnalités et évaluation des fenêtres déroulantes à grande échelle.
2. Une couverture algorithmique étendue avec des modèles de déploiement robustes.
3. Gère plusieurs régresseurs utiles pour les modèles de matières premières riches en facteurs.

Les inconvénients

1. La gestion des fréquences mixtes nécessite un prétraitement.
2. Coûts de licence plus élevés par rapport aux alternatives open source.
3. L'interprétabilité des modèles dépend de l'expertise des analystes.

7) Bloomberg BQuant

Quant B intègre Python et JupyterLab à l'écosystème Bloomberg, permettant aux analystes de combiner les données des terminaux, le BQL et des modèles personnalisés pour les prévisions et la recherche sur les signaux. Il est idéal pour les prévisions de prix à court terme et les études d'événements.

Pros

1. Intégration étroite avec les données historiques et en temps réel sur les matières premières.
2. Flexibilité totale de Python pour une modélisation personnalisée.
3. Partage et collaboration d'entreprise via Launchpad.

Les inconvénients

1. Nécessite des licences Bloomberg coûteuses.
2. Aucun nœud à fréquence mixte clé en main, codage requis.
3. Le déploiement dépend de la configuration de la gouvernance informatique.

8) Prévisions statistiques de Nixtla (Python)

Statistiques et prévisions est une bibliothèque open source performante implémentant un large éventail de modèles de séries chronologiques classiques optimisés pour les opérations à grande échelle. C'est une option intéressante pour les développeurs qui créent des pipelines de prévisions de matières premières personnalisés.

Pros

1. Implémentations extrêmement rapides d'ARIMA, ETS, Theta et d'autres modèles.
2. Prend en charge les portefeuilles et ensembles de prévisions à grande échelle.
3. Entièrement open source et hautement extensible.

Les inconvénients

1. Les flux de travail à fréquence mixte nécessitent une ingénierie personnalisée.
2. Des compétences en Python sont nécessaires pour l'implémenter.
3. Outils intégrés limités pour les modèles structurels ou de volatilité.

Pourquoi les données à fréquence mixte et à haute fréquence sont importantes pour les matières premières

Les marchés des matières premières sont guidés par des informations qui arrivent à des cadences différentes, telles que les taux de fret quotidiens, les stocks hebdomadaires et les indicateurs macroéconomiques mensuels. La modélisation à fréquences mixtes, en particulier MIDAS, utilise toutes les observations à haute fréquence plutôt que de les agréger à la fréquence la plus basse, réduisant ainsi la perte d'informations et améliorant la précision à court terme. Cela permet d'améliorer les prévisions de première étape, ce qui est crucial car les prévisions en plusieurs étapes aggravent les erreurs précoces. La combinaison de plusieurs modèles et leur pondération intelligente surpassent systématiquement les performances en s'appuyant sur un seul modèle.

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