Predviđanje cijene zlata

🏅✍️ Predviđanje cijene zlata 🟡💰

Zlato se stoljećima smatra spremištem vrijednosti, štiteći bogatstvo dugoročno, posebno u periodima inflacije, deprecijacije valute ili ekonomske nestabilnosti. Središnje banke drže značajne rezerve zlata, što odražava njegovu važnost u globalnom financijskom sustavu.

Tvoja je uloga razviti automatizirani sustav sposoban predvidjeti cijenu zatvaranja zlata (gold close) na temelju složenog skupa financijskih, ekonomskih i tržišnih pokazatelja, uključujući burzovne indekse, cijene roba i tečajeve valuta.

📁 Skup podataka

Na raspolaganju imaš CSV datoteku:

• gold.csv – sadrži povijesne podatke od 2010. do 2024. o financijskim tržištima, robama i ekonomskim pokazateljima

Svaki red sadrži sljedeće stupce:

• date – datum u formatu YYYY-MM-DD
• sp500 open, sp500 high, sp500 low, sp500 close, sp500 volume, sp500 high-low – vrijednosti za S&P500 indeks
• nasdaq open, nasdaq high, nasdaq low, nasdaq close, nasdaq volume, nasdaq high-low – vrijednosti za Nasdaq indeks
• us_rates_% – referentna kamata SAD-a
• CPI – indeks potrošačkih cijena
• usd_chf, eur_usd – valutni tečajevi
• GDP – bruto domaći proizvod
• silver open, silver high, silver low, silver close, silver volume, silver high-low – vrijednosti za srebro
• oil open, oil high, oil low, oil close, oil volume, oil high-low – vrijednosti za naftu
• platinum open, platinum high, platinum low, platinum close, platinum volume, platinum high-low – vrijednosti za platinu
• palladium open, palladium high, palladium low, palladium close, palladium volume, palladium high-low – vrijednosti za paladij
• gold open, gold high, gold low, gold close, gold volume – vrijednosti za zlato (naš cilj je gold close)

💡 Podaci mogu imati različite granularnosti (dnevno, mjesečno, tromjesečno). Neke vrijednosti nedostaju (NaN), a model mora to ispravno upravljati.

🧠 Zadatak (100 bodova)

Izgradi sustav koji može predvidjeti cijenu zatvaranja zlata (gold close) za dane iz test.csv.

Predviđanja moraju biti spremljena u datoteku submission.csv s formatom:

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

gdje:

• ID – jedinstveni identifikator reda iz test.csv
• gold close – cijena predviđena tvojim sustavom

📊 Evaluacija

Predviđanja će biti uspoređena sa stvarnim vrijednostima iz ground_truth.csv i izračunat će se Root Mean Squared Error (RMSE):

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

Konačni rezultat se izračunava na temelju dobivenog RMSE-a:

• RMSE ≤ 0.5 → 100 bodova
• RMSE ≥ 5 → 0 bodova
• Za međuvrijednosti, bodovi se dodjeljuju proporcionalno između 0 i 100.