La previsione delle materie prime è sempre stata una corsa contro il rumore e i cambiamenti strutturali. In mercati volatili, affidarsi a un unico modello o ad aggregati a bassa frequenza è una ricetta per andare alla deriva. L'evidenza è chiara: la combinazione di modelli diversi tende a preferire la scelta di un unico vincitore, come dimostra l'enfasi posta dalla competizione M4 sulle combinazioni previsionali e sui metodi ibridi (Giornale internazionale di previsione; revisione delle combinazioni). Gli approcci a frequenza mista come MIDAS consentono di sfruttare i segnali ad alta frequenza senza un'aggregazione grezza, come dimostrano diversi studi e implementazioni di fornitori per macro e materie prime (Recensioni su MIDAS, Casella degli strumenti JSS MIDAS, volatilità dell'olio con ingressi a frequenza mista). Infine, dare priorità al primo passo avanti è importante, perché le previsioni ricorsive in più fasi aggravano gli errori iniziali, un punto documentato nella letteratura in più fasi (Taieb e Hyndman).

In questo contesto, ecco le otto migliori opzioni software di previsione delle materie prime per il 2025, selezionate per l'ampiezza dei modelli, il supporto per trasformazioni e variabili esogene e la loro capacità di assimilare flussi di dati ad alta frequenza e a frequenza mista.

8 migliori software di previsione delle materie prime nel 2025

1) Indicio

Indicio è una piattaforma di previsione senza codice progettata per rendere operativa la valutazione di un ampio modello attraverso approcci statistici, ML, bayesiani e penalizzati, automatizzando al contempo la ricerca e le trasformazioni delle variabili rispetto agli indicatori principali interni ed esterni. Il suo flusso di lavoro enfatizza gli input a frequenza mista e i segnali ad alta frequenza, evitando la perdita di informazioni dovuta all'aggregazione. È progettato sia per gli utenti aziendali che per gli analisti, in modo che i responsabili degli acquisti e i dirigenti possano esplorare gli effetti dei fattori, eseguire ipotesi e implementare previsioni affidabili senza scrivere codice. Indicio offre anche una garanzia di miglioramento della precisione di almeno il 30 percento, allineando gli incentivi a risultati misurabili.

Professionisti

1. Ampia libreria con valutazione automatica di molti modelli, trasformazioni e variabili.
2. Pipeline compatibile con frequenze miste e analisi di scenario integrata.
3. Usabilità senza codice per i non laureati, ma diagnostica trasparente per gli analisti.

Svantaggi

1. Costa più dei pacchetti open source.
2. Non puoi codificare i tuoi modelli personalizzati all'interno della piattaforma.
3. Richiede una connessione Internet.

2) Previsioni visive SAS e SAS/ETS

Previsioni visive SAS e SAS/ETS combina serie temporali automatizzate su larga scala con econometria avanzata, tra cui state-space, UCM, VARMAX e diverse varianti GARCH per la volatilità, oltre a strategie ML e ibride per serie di pannelli su larga scala. Lo stack è collaudato nel settore dell'energia e delle materie prime, dove la modellazione di migliaia di gerarchie e serie correlate è di routine e si inserisce nella governance aziendale e negli standard IT.

Professionisti

1. Scalabilità di livello aziendale per migliaia di SKU, contratti e sedi.
2. Econometria ricca che include modelli VAR/VECM, stato-spazio e GARCH.
3. Perfetta integrazione con l'ecosistema SAS Viya per l'implementazione.

Svantaggi

1. Il costo delle licenze e l'ingombro dell'infrastruttura possono essere elevati.
2. La modellazione a frequenza mista richiede una configurazione o un codice personalizzati.
3. Curva di apprendimento ripida per utenti non tecnici.

3) Recensioni

Recensioni è una piattaforma econometrica di lunga data popolare nelle banche centrali e nelle case produttrici di materie prime. Supporta nativamente la regressione MIDAS e persino MIDAS-GARCH, consentendo agli utenti di combinare i driver giornalieri o settimanali con obiettivi mensili senza scartare le informazioni interperiodali. Il suo flusso di lavoro è semplice per la creazione di VAR, ARIMA, modelli stato-spaziali e simulazioni e si integra bene con i team incentrati sui fogli di calcolo.

Professionisti

1. Implementazioni MIDAS native per previsioni a frequenza mista.
2. Ampia copertura econometrica che include VAR, stato-spazio e modelli di simulazione.
3. GUI accessibile per gli analisti provenienti da Excel.

Svantaggi

1. Scalabilità limitata rispetto agli stack cloud distribuiti.
2. Alcuni moduli avanzati richiedono componenti aggiuntivi.
3. Meno adatto per l'automazione e l'implementazione su larga scala.

4) MATLAB Econometrics Toolbox con toolbox MIDAS

Casella degli strumenti di econometria di MathWorks copre ARIMA, state space, GARCH, VAR e altro ancora e la community fornisce robusti toolbox MIDAS per la regressione a frequenza mista e la modellazione della volatilità. Per quanto riguarda i quantitativi di materie prime, l'ecosistema a matrice di MATLAB semplifica la prototipazione, il backtest e l'integrazione dell'ottimizzazione in base a vincoli reali.

Professionisti

1. Suite econometrica e di simulazione completa con strumenti numerici affidabili.
2. Forte supporto per i toolbox MIDAS basati sulla comunità.
3. Eccellenti capacità di visualizzazione e ottimizzazione.

Svantaggi

1. Richiede licenze a pagamento per MATLAB e componenti aggiuntivi.
2. Il ridimensionamento a set di serie temporali molto grandi può essere complesso.
3. Gli utenti esperti hanno bisogno di competenze di scripting per sbloccare il pieno potenziale.

5) Forecast Pro

Forecast Pro si concentra su previsioni pragmatiche e scalabili, con selezione automatica del modello best-pick tra livellamento esponenziale, Box-Jenkins ARIMA e famiglie correlate. È ampiamente adottato dai team della catena di fornitura e di produzione e si integra perfettamente con i sistemi ERP e di pianificazione.

Professionisti

1. Selezione automatica del modello migliore per portafogli di grandi dimensioni.
2. Collaborazione, gestione della gerarchia e reportistica pronta per S&OP.
3. Implementazione rapida e interfaccia intuitiva.

Svantaggi

1. Supporto limitato per dati a frequenza mista.
2. Manca di metodi avanzati di apprendimento automatico.
3. La modellizzazione della volatilità dei prezzi delle materie prime richiede strumenti esterni.

6) IA senza driver H2O

IA senza driver H2O automatizza l'ingegneria delle funzionalità, il backtesting a finestre scorrevoli e la selezione dei modelli attraverso il gradient boosting e altri metodi ML. È particolarmente efficace quando si creano insiemi su driver esogeni ingegnerizzati e set di dati di grandi dimensioni.

Professionisti

1. Progettazione automatizzata delle funzionalità e valutazione a finestre mobili su larga scala.
2. Ampia copertura algoritmica con solidi modelli di implementazione.
3. Gestisce più regressori utili per modelli di base ricchi di driver.

Svantaggi

1. La gestione a frequenza mista richiede una preelaborazione.
2. Costi di licenza più elevati rispetto alle alternative open source.
3. L'interpretabilità del modello dipende dall'esperienza degli analisti.

7) Bloomberg Quant

B Quant integra Python e JupyterLab nell'ecosistema Bloomberg, consentendo agli analisti di combinare dati terminali, BQL e modelli personalizzati per la previsione e la ricerca dei segnali. È ideale per previsioni dei prezzi a breve termine e studi sugli eventi.

Professionisti

1. Stretta integrazione con dati storici e in tempo reale sulle materie prime.
2. Piena flessibilità in Python per la modellazione personalizzata.
3. Condivisione e collaborazione aziendali tramite Launchpad.

Svantaggi

1. Richiede costose licenze Bloomberg.
2. Nessun nodo a frequenza mista chiavi in mano, è richiesta la codifica.
3. L'implementazione dipende dalla configurazione della governance IT.

8) Nixtla StatForecast (Python)

Previsione delle statistiche è una libreria open source ad alte prestazioni che implementa un'ampia gamma di modelli di serie temporali classici ottimizzati per operazioni su larga scala. È un'ottima opzione per gli sviluppatori che creano pipeline personalizzate per la previsione delle materie prime.

Professionisti

1. Implementazioni estremamente veloci di ARIMA, ETS, Theta e altri modelli.
2. Supporta portafogli e insiemi previsionali su larga scala.
3. Completamente open source e altamente estensibile.

Svantaggi

1. I flussi di lavoro a frequenza mista richiedono una progettazione personalizzata.
2. Le competenze di Python sono necessarie per l'implementazione.
3. Strumenti integrati limitati per volatilità o modelli strutturali.

Perché i dati a frequenza mista e ad alta frequenza sono importanti nelle materie prime

I mercati delle materie prime sono guidati da informazioni che arrivano con cadenze diverse, come le tariffe di trasporto giornaliere, gli inventari settimanali e gli indicatori macro mensili. La modellazione a frequenza mista, in particolare MIDAS, utilizza tutte le osservazioni a frequenza più alta anziché aggregarle alla frequenza più bassa, riducendo la perdita di informazioni e migliorando la precisione a breve termine. Ciò porta a migliori previsioni iniziali, il che è fondamentale poiché le previsioni in più fasi aggravano gli errori iniziali. Combinando più modelli e ponderandoli in modo intelligente, le prestazioni sono sempre migliori se si fa affidamento su un unico modello.

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