Kulla hinna ennustamine

🏅✍️ Kulla hinna ennustamine 🟡💰

Kulda on sajandeid peetud väärtuse hoidjaks, mis kaitseb vara pikemas perspektiivis, eriti inflatsiooni, valuuta devalveerimise või majandusliku ebastabiilsuse perioodidel. Keskpangad hoiavad märkimisväärseid kullareserve, mis peegeldab selle tähtsust globaalses finantssüsteemis.

Sinu roll on arendada automaatne süsteem, mis suudab ennustada kulla sulgemishinda (gold close) keeruka finants-, majandus- ja turuindikaatorite komplekti põhjal, sealhulgas börsindeksid, toorainete hinnad ja valuutavahetuskursid.

📁 Andmestik

Sul on kasutada CSV-fail:

• gold.csv – sisaldab ajaloolisi andmeid 2010. aastast kuni 2024. aastani finantsturgude, tooraine ja majandusnäitajate kohta

Iga rida sisaldab järgmisi veerge:

• date – kuupäev formaadis YYYY-MM-DD
• sp500 open, sp500 high, sp500 low, sp500 close, sp500 volume, sp500 high-low – S&P500 indeksi väärtused
• nasdaq open, nasdaq high, nasdaq low, nasdaq close, nasdaq volume, nasdaq high-low – Nasdaq indeksi väärtused
• us_rates_% – USA võrdlusintress
• CPI – tarbijahinnaindeks
• usd_chf, eur_usd – valuutakursid
• GDP – sisemajanduse koguprodukt
• silver open, silver high, silver low, silver close, silver volume, silver high-low – hõbeda väärtused
• oil open, oil high, oil low, oil close, oil volume, oil high-low – nafta väärtused
• platinum open, platinum high, platinum low, platinum close, platinum volume, platinum high-low – plaatina väärtused
• palladium open, palladium high, palladium low, palladium close, palladium volume, palladium high-low – pallaadium väärtused
• gold open, gold high, gold low, gold close, gold volume – kulla väärtused (meie sihtmärk on gold close)

💡 Andmetel võib olla erinevad granulaarsused (igapäevane, igakuine, kvartaline). Mõned väärtused puuduvad (NaN) ja mudel peab seda korrektselt käsitlema.

🧠 Ülesanne (100 punkti)

Ehita süsteem, mis suudab ennustada kulla sulgemishinda (gold close) test.csv päevade jaoks.

Ennustused tuleb salvestada faili submission.csv formaadis:

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

kus:

• ID – test.csv rea unikaalne identifikaator
• gold close – sinu süsteemi ennustatud hind

📊 Hindamine

Ennustusi võrreldakse tegelike väärtustega failist ground_truth.csv ja arvutatakse Root Mean Squared Error (RMSE):

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

Lõplik punktisumma arvutatakse saadud RMSE põhjal:

• RMSE ≤ 0.5 → 100 punkti
• RMSE ≥ 5 → 0 punkti
• Vahepealsete väärtuste puhul antakse punktid proportsionaalselt 0 ja 100 vahel.