Las pruebas de estrés, una parte esencial del conjunto de herramientas de gestión de riesgos de las instituciones financieras, se refieren a la evaluación del riesgo potencial de una cartera bajo un escenario extremo, pero plausible. El método más representativo para realizar pruebas de estrés es la simulación de escenarios históricos, que tiene como objetivo evaluar eventos adversos del mercado histórico en las carteras actuales de las instituciones financieras. Sin embargo, algunas materias primas actuales no estaban listadas en el mercado de futuros de materias primas en el momento del evento histórico, lo que provoca una falta de la información de precios necesaria para revalorar las posiciones actuales de estas materias primas. Para evitar la dependencia excesiva de hipótesis humanas para estos futuros de materias primas inexistentes, proponemos un enfoque novedoso, RCML, para inferir movimientos de precios razonables para materias primas no listadas en eventos históricos. A diferencia de los métodos anteriores, basados en hipótesis subjetivas, RCML aprovecha no solo los algoritmos de aprendizaje automático, sino también la información de múltiples perspectivas. Se adoptan pruebas retrospectivas y pruebas de hipótesis para demostrar la racionalidad de los resultados de RCML.