原油作为基础能源，是重要的工业原料，经加工能得到柴油、汽油、煤油、沥青等多种石油化工产品，产业链涉及产油、炼油、运输、库存、消费等多个环节。因其涉及面广，原油价格的波动对于整个能化产业链而言称得上是牵一发而动全身的存在。本文将从原油的产业链逻辑出发，深度挖掘上下游各个环节涉及到的基本面数据，通过精细化的因子衍生及因子降维，并构建出系统科学的因子有效性的打分机制，实现从海量数据中筛选出真正对预测原油价格有效的重点指标；然后再重点因子的基础上，利用机器学习模型对未来的预测值，设计出多因子、多频率的量价交易策略。