Прогнозиране на цената на златото

🏅✍️ Прогнозиране на цената на златото 🟡💰

Златото се счита от векове за съхранение на стойност, защитавайки богатството в дългосрочен план, особено в периоди на инфлация, обезценяване на валутата или икономическа нестабилност. Централните банки държат значителни резерви от злато, отразявайки важността му в глобалната финансова система.

Твоята роля е да разработиш автоматизирана система, способна да прогнозира цената на затваряне на zlatoto (gold close) въз основа на сложен набор от финансови, икономически и пазарни индикатори, включващи борсови индекси, цени на стоки и валутни курсове.

📁 Набор от данни

Имаш на разположение CSV файл:

• gold.csv – съдържа исторически данни от 2010 до 2024 година за финансовите пазари, стоките и икономическите индикатори

Всеки ред съдържа следните колони:

• date – дата в формат YYYY-MM-DD
• sp500 open, sp500 high, sp500 low, sp500 close, sp500 volume, sp500 high-low – стойности за индекса S&P500
• nasdaq open, nasdaq high, nasdaq low, nasdaq close, nasdaq volume, nasdaq high-low – стойности за индекса Nasdaq
• us_rates_% – референтна лихва на САЩ
• CPI – индекс на потребителските цени
• usd_chf, eur_usd – валутни курсове
• GDP – брутен вътрешен продукт
• silver open, silver high, silver low, silver close, silver volume, silver high-low – стойности за сребро
• oil open, oil high, oil low, oil close, oil volume, oil high-low – стойности за петрол
• platinum open, platinum high, platinum low, platinum close, platinum volume, platinum high-low – стойности за платина
• palladium open, palladium high, palladium low, palladium close, palladium volume, palladium high-low – стойности за паладий
• gold open, gold high, gold low, gold close, gold volume – стойности за злато (нашата цел е gold close)

💡 Данните могат да имат различни гранулации (дневно, месечно, тримесечно). Някои стойности липсват (NaN), а моделът трябва да управлява това правилно.

🧠 Task (100 точки)

Изгради система, която може да прогнозира цената на затваряне на златото (gold close) за дните от test.csv.

Прогнозите трябва да бъдат запазени във файл submission.csv с формата:

1ID,gold close2R00001,1820.353R00002,1815.924R00003,1822.10

където:

• ID – уникалният идентификатор на реда от test.csv
• gold close – цената, прогнозирана от твоята система

📊 Оценяване

Прогнозите ще бъдат сравнени с реалните стойности от ground_truth.csv и ще се изчисли Root Mean Squared Error (RMSE):

1RMSE = sqrt( sum((y_true - y_pred)^2) / n )

Финалният резултат се изчислява въз основа на получения RMSE:

• RMSE ≤ 0.5 → 100 точки
• RMSE ≥ 5 → 0 точки
• За междинните стойности резултатът се присъжда пропорционално между 0 и 100.