میلگرد به عنوان یکی از مهم‌ترین محصولات فولادی در بازار ایران، نقشی راهبردی در زنجیره ساخت و ساز، صنایع زیربنایی و پروژه‌های عمرانی ایفا می‌کند. نوسانات شدید نرخ ارز، تحولات ژئوپلیتیک و سیاست گذاری‌های داخلی، پیش بینی قیمت میلگرد فردا را برای سرمایه گذاران، خریداران عمده و مدیران پروژه‌های EPC، به یک ضرورت راهبردی تبدیل کرده است.

هوش مصنوعی به عنوان یک تکنولوژی تحول آفرین در حوزه تحلیل بازار، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، توانسته است چارچوبی تخمینی برای پیش بینی آینده نگرانه و لحظه‌ای قیمت میلگرد امروز و سایر مقاطع فولادی ایجاد کند. در ادامه این مقاله، به بررسی پیش بینی قیمت میلگرد فردا می‌پردازیم.

عوامل کلیدی تأثیرگذار بر قیمت میلگرد فردا

هوش مصنوعی برای پیش‌بینی قیمت، پارامترهای زیر را تحلیل می‌کند:

• نرخ ارز (USD/IRR): تأثیر مستقیم بر هزینه تولید و قیمت نهایی.
• هزینه انرژی و تولید: قطعی برق و افزایش قیمت حامل‌های انرژی بر بهای تمام‌شده تأثیر می‌گذارد.
• تحولات ژئوپلیتیک: تحریم‌ها بر دسترسی به مواد اولیه و صادرات اثر می‌گذارند.
• قیمت جهانی فولاد: داده‌های بازارهای چین، ترکیه، و CIS برای مدل‌سازی ضروری است.
• عرضه و تقاضای داخلی: رکود ساخت‌وساز یا افزایش پروژه‌های عمرانی تقاضا را تغییر می‌دهد.

از نگاه تحلیلی، پیش بینی قیمت میلگرد فردا، با بهره گیری از شبکه های عصبی بازگشتی مانند LSTM، به شرط وجود داده های خبری به روز، قادر است با پردازش نوسانات پارامترهای بالا، سیگنال هایی با دقت بالا ارائه دهد. همچنین با بهره گیری از مدل های NLP (پردازش زبان طبیعی)، می‌توانید محتوای اخبار سیاسی و اظهار نظرهای مقامات مهم را به صورت کیفی و کمی تحلیل کرده و خروجی آن را در ماتریس تصمیم گیری هوشمند قرار دهید.

الگوریتم‌های تخصصی مورد استفاده در پیش بینی قیمت میلگرد فردا

سیستم‌های هوشمند تحلیل بازار، اغلب از مدل های زیر بهره می برند:

1. LSTM (Long Short-Term Memory):
مدلی مبتنی بر شبکه‌های عصبی بازگشتی است که برای تحلیل سری‌های زمانی (Time-Series Forecasting) و تحلیل روند روزانه قیمت میلگرد، بسیار مناسب است.

2. ( ARIMA :AutoRegressive Integrated Moving Average):
مدل کلاسیک آماری در حوزه تحلیل بازارهای مالی که برای داده‌های خطی و نوسانات روزانه، مناسب و قابل اعتماد است.

3. Random Forest Regression:
ترکیبی از درخت‌های تصمیم گیری که برای تحلیل رابطه بین چندین متغیر مستقل (مانند نرخ ارز، قیمت جهانی و تقاضای داخلی) با قیمت میلگرد استفاده می‌شود.

4. NLP-Based Sentiment Analysis:
از تحلیل احساسات بازار بر اساس لحن اخبار و شبکه‌های اجتماعی برای استخراج تاثیر فضای روانی عمومی بر تصمیم گیری‌های خرید، استفاده می‌کند.

5. Prophet Model (مدل پیش بینی فصلی توسعه یافته توسط فیسبوک):
این مدل به ویژه برای پیش بینی‌های میان مدت در بازارهایی مانند میلگرد که نوسان فصلی دارند، کاربردی است.

منابع قابل اعتماد برای رصد قیمت میلگرد

هیچ مدل پیش بینی هوشمندی، بدون تغذیه دقیق و ساختارمند داده‌ها، عملکرد قابل قبولی ندارد. در حوزه فولاد، منابع زیر از جمله پایگاه‌های اصلی داده هستند که هم برای کاربران عمومی و هم برای توسعه دهندگان سیستم‌های هوش مصنوعی، اهمیت زیادی دارند:

• سامانه‌های تخصصی قیمت گذاری روزانه مانند وب سایت آهن پخش
• داده های بورس کالا در بخش معاملات شمش و میلگرد
• داده های جهانی قیمت شمش CIS، FOB چین و قیمت بیلت در بازار ترکیه
• نرخ جهانی سنگ آهن، زغال سنگ متالورژیک و قراضه HMS1-2

ترکیب این داده‌ها در کنار پارامترهای داخلی نظیر ظرفیت تولید کارخانه‌های فولاد سازی، میزان تقاضای فصلی و هزینه‌های انرژی، ورودی اصلی الگوریتم‌های پیش بینی خواهد بود.

البته نباید از نقش «شاخص بهای تمام شده تولید» در ایران نیز غافل شوید. بسیاری از تولیدکنندگان داخلی در مواجهه با افزایش قیمت حامل‌های انرژی، نرخ بیمه و هزینه حمل و نقل، اقدام به اصلاح لحظه‌ای لیست قیمت‌های خود می‌کنند. این امر باعث می‌شود که فرآیند پیش بینی قیمت میلگرد فردا پیچیده‌تر شده و وابسته به داده‌های چند بعدی باشد.

چالش‌ها و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بازار میلگرد عبارتند از:

مزایا:

• دقت بالا در پیش بینی کوتاه مدت
• سرعت پردازش همزمان صدها متغیر
• شناسایی الگوهای پنهان که تحلیل‌گر انسانی قادر به شناسایی آن‌ها نیست.
• ارائه راهکار در سناریوهای پیچیده (مانند هم زمانی نوسانات ارزی و سیاسی)

چالش ها:

• نیاز به دیتاست های تمیز، ساختارمند و به روزرسانی شده
• وابستگی به کیفیت API های بازار و منابع معتبر داده
• تاخیر در واکنش به رویدادهای غیر قابل پیش بینی (Black Swan Events)
• سختی مدل‌سازی رفتار بازار در شرایط بحران (مانند تحولات جنگی یا وقایع زیست محیطی)

در نهایت، با توجه به پیچیدگی‌های فزاینده بازار آهن، به ویژه در شرایط اقتصاد کلان ایران، استفاده از ابزارهای سنتی تحلیل بازار، دیگر پاسخگو نیست. امروزه، هوش مصنوعی و مدل سازی داده محور، امکان پیش بینی قیمت میلگرد فردا را با دقتی به مراتب بالاتر از روش های سنتی، فراهم کرده‌اند.

در تحلیل حرفه ای بازار، استفاده از داده‌های قیمت لحظه‌ای، داده‌های ساختارمند بورس کالا، تحلیل اخبار مذاکرات هسته‌ای و خروجی مدل های LSTM یا Prophet به صورت تلفیقی، دقیق ترین خروجی را به مدیران مالی، خریداران کلان، شرکت های فولادی و مشاوران سرمایه گذاری، ارائه می‌دهد. برای دستیابی به تحلیل‌های واقعی و داده محور، پیگیری مداوم منابعی مانند آهن پخش ( برای استعلام قیمت آهن امروز و سایر مقاطع فولادی) در کنار استفاده از ابزارهای AI-Based Forecasting توصیه می‌شود.