目前市場參與者和觀察者大多通過各項供需數據的變化和研究經驗去大致判斷后期市場走向，判斷的因素中，主觀因素占很大一部分。
前幾年煤炭價格變化比較平緩，平均每年經歷1-2波行情變化，從2017年開始，煤焦市場變化頻率越來越快，波動幅度比前期更大。市場參與者與市場觀察者對后期市場變化越來越難以把握。
在此背景下，煤焦價格預測模型應用而生。11月13日，在河北省張家口市由中國煤炭資源網主辦的“第十屆中國煤炭市場高峰論壇”上的焦煤焦炭專場活動中，汾渭信息產品研發部產品組經理翟曉婷做了“大數據煤焦價格預測方法及其應用”的精彩報告。
汾渭信息產品研發部產品組經理翟曉婷
翟曉婷表示，汾渭1998年成立以來，一直致力于研究煤炭/焦炭價格與供需影響因素之間的關系，從2008年的供需模型到大數據時代的大數據預測模型，經歷幾代計算方式的更迭，從判斷漲跌態勢到判斷漲跌幅度，煤炭/焦炭價格預測的精度也逐步提升。
翟曉婷介紹說，汾渭大數據煤炭價格預測模型基于大數據的特色，汾渭將原有模型升級為大數據下的研究事物相關性的機器學習的模型，也就是目前使用的計算機模擬運算建立的人工智能數學模型。
模型結果顯示，數據對價格變化的綜合反映期為6周（42天），此時模型結果最優，動力煤市場預測模型擬合優度0.86，煉焦煤擬合優度為0.91，焦炭擬合優度為0.95，各項模型檢驗數據（F檢驗，T檢驗）均達標。
談及模型結果應用方面，翟曉婷講道，以動力煤為例看，模型預測42天后的價格的趨勢準確率較高，對環渤海5500大卡的下水煤的現貨市場的價格拐點達到精準預測，為企業在交易中的交易行為提供科學的數據支撐。
焦炭方面應用看，模型預測42天后的價格的趨勢準確率較高，對現貨市場的價格拐點達到精準預測，為企業在交易中的交易行為提供科學的數據支撐。
