Prédiction du prix de l'or

🏅✍️ Prédiction du prix de l'or 🟡💰

L'or a été considéré pendant des siècles comme une réserve de valeur, protégeant la richesse à long terme, surtout en périodes d'inflation, de dépréciation monétaire ou d'instabilité économique. Les banques centrales détiennent des réserves importantes d'or, reflétant son importance dans le système financier mondial.

Votre rôle est de développer un système automatisé capable de prédire le prix de clôture de l'or (gold close) sur la base d'un ensemble complexe d'indicateurs financiers, économiques et de marché, incluant les indices boursiers, les prix des matières premières et les taux de change.

📁 Jeu de données

Vous disposez d'un fichier CSV :

• gold.csv – contient des données historiques de 2010 à 2024 sur les marchés financiers, les matières premières et les indicateurs économiques

Chaque ligne contient les colonnes suivantes :

• date – la date au format YYYY-MM-DD
• sp500 open, sp500 high, sp500 low, sp500 close, sp500 volume, sp500 high-low – valeurs pour l'indice S&P500
• nasdaq open, nasdaq high, nasdaq low, nasdaq close, nasdaq volume, nasdaq high-low – valeurs pour l'indice Nasdaq
• us_rates_% – taux d'intérêt de référence américain
• CPI – indice des prix à la consommation
• usd_chf, eur_usd – taux de change
• GDP – produit intérieur brut
• silver open, silver high, silver low, silver close, silver volume, silver high-low – valeurs pour l'argent
• oil open, oil high, oil low, oil close, oil volume, oil high-low – valeurs pour le pétrole
• platinum open, platinum high, platinum low, platinum close, platinum volume, platinum high-low – valeurs pour le platine
• palladium open, palladium high, palladium low, palladium close, palladium volume, palladium high-low – valeurs pour le palladium
• gold open, gold high, gold low, gold close, gold volume – valeurs pour l'or (notre cible est gold close)

💡 Les données peuvent avoir des granularités différentes (quotidien, mensuel, trimestriel). Certaines valeurs sont manquantes (NaN), et le modèle doit gérer cela correctement.

🧠 Tâche (100 points)

Construisez un système qui peut prédire le prix de clôture de l'or (gold close) pour les jours du fichier test.csv.

Les prédictions doivent être sauvegardées dans un fichier submission.csv avec le format :

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

où :

• ID – l'identifiant unique de la ligne du fichier test.csv
• gold close – le prix prédit par votre système

📊 Évaluation

Les prédictions seront comparées avec les valeurs réelles du fichier ground_truth.csv et on calculera l'Erreur Quadratique Moyenne (RMSE) :

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

Le score final est calculé sur la base du RMSE obtenu :

• RMSE ≤ 0.5 → 100 points
• RMSE ≥ 5 → 0 points
• Pour les valeurs intermédiaires, le score est attribué proportionnellement entre 0 et 100.