Predicción del precio del oro

🏅✍️ Predicción del precio del oro 🟡💰

El oro ha sido considerado durante siglos un depósito de valor, protegiendo la riqueza a largo plazo, especialmente en períodos de inflación, depreciación de la moneda o inestabilidad económica. Los bancos centrales mantienen reservas significativas de oro, reflejando su importancia en el sistema financiero global.

Tu rol es desarrollar un sistema automático capaz de predecir el precio de cierre del oro (gold close) basado en un conjunto complejo de indicadores financieros, económicos y de mercado, incluyendo índices bursátiles, precios de materias primas y tipos de cambio.

📁 Conjunto de datos

Tienes a tu disposición un archivo CSV:

• gold.csv – contiene datos históricos desde 2010 hasta 2024 sobre mercados financieros, materias primas e indicadores económicos

Cada fila contiene las siguientes columnas:

• date – fecha en formato YYYY-MM-DD
• sp500 open, sp500 high, sp500 low, sp500 close, sp500 volume, sp500 high-low – valores para el índice S&P500
• nasdaq open, nasdaq high, nasdaq low, nasdaq close, nasdaq volume, nasdaq high-low – valores para el índice Nasdaq
• us_rates_% – tasa de interés de referencia de EE.UU.
• CPI – índice de precios al consumidor
• usd_chf, eur_usd – tipos de cambio
• GDP – producto interno bruto
• silver open, silver high, silver low, silver close, silver volume, silver high-low – valores para la plata
• oil open, oil high, oil low, oil close, oil volume, oil high-low – valores para el petróleo
• platinum open, platinum high, platinum low, platinum close, platinum volume, platinum high-low – valores para el platino
• palladium open, palladium high, palladium low, palladium close, palladium volume, palladium high-low – valores para el paladio
• gold open, gold high, gold low, gold close, gold volume – valores para el oro (nuestro objetivo es gold close)

💡 Los datos pueden tener granularidades diferentes (diario, mensual, trimestral). Algunos valores faltan (NaN), y el modelo debe gestionar esto correctamente.

🧠 Tarea (100 puntos)

Construye un sistema que pueda predecir el precio de cierre del oro (gold close) para los días en test.csv.

Las predicciones deben guardarse en un archivo submission.csv con el formato:

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

donde:

• ID – identificador único de la fila de test.csv
• gold close – precio predicho por tu sistema

📊 Evaluación

Las predicciones serán comparadas con los valores reales de ground_truth.csv y se calculará el Error Cuadrático Medio (RMSE):

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

La puntuación final se calcula basada en el RMSE obtenido:

• RMSE ≤ 0.5 → 100 puntos
• RMSE ≥ 5 → 0 puntos
• Para valores intermedios, la puntuación se otorga proporcionalmente entre 0 y 100.