给出一个完整的预测大宗商品价格的代码

预测大宗商品价格是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，包括市场供需、地缘政治风险、货币政策等等。以下是一个简单的基于时间序列的大宗商品价格预测代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('commodity_price.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 可视化数据
plt.plot(data)
plt.title('Commodity Price')
plt.show()

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来价格
future_price = model_fit.forecast(steps=30)[0]

# 可视化预测结果
plt.plot(data)
plt.plot(pd.date_range(start=data.index[-1], periods=30, freq='D'), future_price, label='Prediction')
plt.title('Commodity Price Prediction')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例假设有一个名为 `commodity_price.csv` 的数据文件，其中包含了大宗商品的价格数据。首先，我们用 `pandas` 库读取数据并可视化。然后，我们使用 `statsmodels` 库中的 `ARIMA` 模型拟合数据，并使用该模型预测未来30天的价格。最后，我们将原始数据和预测结果可视化。这个示例仅仅是一个简单的例子，实际的大宗商品价格预测需要更复杂的模型和更多的数据。