En este artículo, predecimos el precio del petróleo crudo utilizando varios factores que pueden influir en su precio. Los factores considerados son el mercado físico, el financiero y los factores del mercado de trading, incluyendo siete factores clave y el índice del dólar. En primer lugar, seleccionamos los factores principales que pueden influir en gran medida en los precios. Luego, desarrollamos un modelo híbrido basado en una red neuronal convolucional (CNN) y una red de memoria a corto y largo plazo (LSTM) para predecir los precios. Por último, comparamos el modelo CNN-LSTM con otros modelos, a saber, el aumento de gradiente (GB), los árboles de decisión (DTs), los bosques aleatorios (RFs), las redes neuronales (NNs), CNN, LSTM y LSTM bidireccional (Bi-LSTM). Los resultados empíricos muestran que el modelo CNN-LSTM supera a estos modelos.