股票交易收盘价预测数据集StockTradingClosePricePrediction-nguyentuannguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：股票交易, 量价数据, 市场预测, 金融建模, 机器学习, 高频交易, 市场微观结构, 目标变量
数据概述：
该数据集包含来自Optiver公司提供的股票交易数据，记录了股票在收盘时的市场微观结构信息，主要用于预测股票收盘价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但基于竞赛背景，可推断为特定交易日的快照数据。
地理范围：数据来源于全球股票市场，具体市场信息未明确。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：股票ID（stock_id）、日期ID（date_id）、秒级时间戳（seconds_in_bucket）、买卖失衡规模（imbalance_size）、买卖标志（imbalance_buy_sell_flag）、参考价格（reference_price）、成交量（matched_size）、远端价格（far_price）、近端价格（near_price）、买入价（bid_price）、买入量（bid_size）、卖出价（ask_price）、卖出量（ask_size）、加权平均价（wap）、目标变量（target）、时间ID（time_id）和行ID（row_id）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、sample_submission.csv（提交样例）和revealed_targets.csv（已揭示目标变量）等文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Optiver公司的公开竞赛，旨在促进金融领域的量化研究和算法开发。数据经过脱敏处理，保证了比赛的公平性。
该数据集适合用于金融市场微观结构分析、高频交易策略研究、以及股票价格预测等相关领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融学、计量经济学和机器学习交叉领域的研究，如高频交易策略的回测、市场微观结构对价格的影响分析、以及基于深度学习的价格预测模型构建。
行业应用：为量化投资公司、对冲基金和金融科技企业提供数据支持，尤其在算法交易、风险管理、以及市场预测等方面具备实用性。
决策支持：支持金融机构的投资决策、风险评估和策略优化，帮助其提高交易效率和盈利能力。
教育和培训：适合作为金融工程、量化投资、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解股票市场动态和预测模型。
此数据集特别适合用于探索市场微观结构与股票收盘价之间的关系，帮助用户实现构建高精度价格预测模型、优化交易策略等目标。
