内容提要

l  随机森林（Random Forest）是由Breiman和Cutler提出的一种分类学习算法，其本质是基于决策树的分类器集成算法。模型的基本单元是决策树。它的主要特点是处理能力强、结果较为稳定。它的应用主要包括分类和回归两个方面。

l  我们通过原油基本面框架寻找影响其价格的因子，基于随机森林对WTI周度平均收盘价进行拟合。实证结果表明，CFTC非商业持仓量、美国商业原油库存、美国原油出口量、WTI321裂解价差、贝克休斯原油钻井数这几个指标是WTI期货价格的重要影响因素，随机森林对原油价格走势的拟合较好，价格涨跌判断的正确率较理想。