Predição do preço do ouro

🏅✍️ Predição do preço do ouro 🟡💰

O ouro tem sido considerado por séculos um depósito de valor, protegendo a riqueza a longo prazo, especialmente em períodos de inflação, depreciação da moeda ou instabilidade econômica. Os bancos centrais detêm reservas significativas de ouro, refletindo sua importância no sistema financeiro global.

Seu papel é desenvolver um sistema automático capaz de prever o preço de fechamento do ouro (gold close) com base em um conjunto complexo de indicadores financeiros, econômicos e de mercado, incluindo índices de bolsa, preços de commodities e taxas de câmbio.

📁 Conjunto de dados

Você tem à disposição um arquivo CSV:

• gold.csv – contém dados históricos de 2010 até 2024 sobre mercados financeiros, commodities e indicadores econômicos

Cada linha contém as seguintes colunas:

• date – data no formato YYYY-MM-DD
• sp500 open, sp500 high, sp500 low, sp500 close, sp500 volume, sp500 high-low – valores para o índice S&P500
• nasdaq open, nasdaq high, nasdaq low, nasdaq close, nasdaq volume, nasdaq high-low – valores para o índice Nasdaq
• us_rates_% – taxa de juros de referência dos EUA
• CPI – índice de preços ao consumidor
• usd_chf, eur_usd – taxas de câmbio
• GDP – produto interno bruto
• silver open, silver high, silver low, silver close, silver volume, silver high-low – valores para prata
• oil open, oil high, oil low, oil close, oil volume, oil high-low – valores para petróleo
• platinum open, platinum high, platinum low, platinum close, platinum volume, platinum high-low – valores para platina
• palladium open, palladium high, palladium low, palladium close, palladium volume, palladium high-low – valores para paládio
• gold open, gold high, gold low, gold close, gold volume – valores para ouro (nosso alvo é gold close)

💡 Os dados podem ter granularidades diferentes (diário, mensal, trimestral). Alguns valores estão ausentes (NaN), e o modelo deve gerenciar isso corretamente.

🧠 Tarefa (100 pontos)

Construa um sistema que pode prever o preço de fechamento do ouro (gold close) para os dias em test.csv.

As predições devem ser salvas em um arquivo submission.csv com o formato:

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

onde:

• ID – identificador único da linha de test.csv
• gold close – preço previsto pelo seu sistema

📊 Avaliação

As predições serão comparadas com os valores reais de ground_truth.csv e será calculado o Root Mean Squared Error (RMSE):

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

A pontuação final é calculada com base no RMSE obtido:

• RMSE ≤ 0.5 → 100 pontos
• RMSE ≥ 5 → 0 pontos
• Para valores intermediários, a pontuação é atribuída proporcionalmente entre 0 e 100.