🏅✍️ Predicția prețului aurului 🟡💰

Aurul a fost considerat de secole un depozit de valoare, protejând averea pe termen lung, mai ales în perioade de inflație, depreciere a monedei sau instabilitate economică. Băncile centrale dețin rezerve semnificative de aur, reflectând importanța sa în sistemul financiar global.

Rolul tău este să dezvolți un sistem automat capabil să prezică prețul de închidere al aurului (gold close) pe baza unui set complex de indicatori financiari, economici și de piață, incluzând indici bursieri, prețuri de mărfuri și rate ale schimbului valutar.

📁 Setul de date

Ai la dispoziție un fișier CSV:

• gold.csv – conține date istorice din 2010 până în 2024 despre piețele financiare, mărfuri și indicatori economici

Fiecare rând conține următoarele coloane:

• date – data în format YYYY-MM-DD
• sp500 open, sp500 high, sp500 low, sp500 close, sp500 volume, sp500 high-low – valori pentru indicele S&P500
• nasdaq open, nasdaq high, nasdaq low, nasdaq close, nasdaq volume, nasdaq high-low – valori pentru indicele Nasdaq
• us_rates_% – dobânda de referință SUA
• CPI – indicele prețurilor de consum
• usd_chf, eur_usd – cursuri valutare
• GDP – produsul intern brut
• silver open, silver high, silver low, silver close, silver volume, silver high-low – valori pentru argint
• oil open, oil high, oil low, oil close, oil volume, oil high-low – valori pentru petrol
• platinum open, platinum high, platinum low, platinum close, platinum volume, platinum high-low – valori pentru platină
• palladium open, palladium high, palladium low, palladium close, palladium volume, palladium high-low – valori pentru paladiu
• gold open, gold high, gold low, gold close, gold volume – valori pentru aur (targetul nostru este gold close)

💡 Datele pot avea granularități diferite (zilnic, lunar, trimestrial). Unele valori lipsesc (NaN), iar modelul trebuie să gestioneze acest lucru corect.

🧠 Task (100 puncte)

Construiește un sistem care poate prezice prețul de închidere al aurului (gold close) pentru zilele din test.csv.

Predicțiile trebuie salvate într-un fișier submission.csv cu formatul:

ID,gold close
R00001,1820.35
R00002,1815.92
R00003,1822.10

unde:

• ID – identificatorul unic al rândului din test.csv
• gold close – prețul prezis de sistemul tău

📊 Evaluare

Predicțiile vor fi comparate cu valorile reale din ground_truth.csv și se va calcula Root Mean Squared Error (RMSE):

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

Punctajul final este calculat pe baza RMSE-ului obținut:

• RMSE ≤ 0.5 → 100 puncte
• RMSE ≥ 5 → 0 puncte
• Pentru valorile intermediare, punctajul se acordă proporțional între 0 și 100.