股票交易异常检测数据集StockTradingAnomalyDetection-shishirnanoty
数据来源：互联网公开数据
标签：股票交易, 异常检测, 金融数据, 市场分析, 机器学习, 时间序列, 交易量, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融市场的数据，记录了股票交易相关的各项指标，并标注了异常情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据未限定具体市场，但可用于分析股票交易行为。
数据维度：数据集包括“avg_vol”（平均交易量）、“avg_buy_vol”（平均买入量）、“avg_value”（平均交易额）、“perc_ret”（收益率百分比）、“avg_num_trades”（平均交易次数）、“anomaly”（异常标签，0代表正常，1代表异常）和“avg_num_orders”（平均订单数量）等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset_3.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于金融市场公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于金融市场异常交易行为的分析和预测。
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：适用于金融风险管理、量化交易策略研究等，如异常交易识别、市场行为分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈检测、算法交易等领域。
决策支持：支持金融机构的风险评估、投资决策和交易策略优化。
教育和培训：作为金融工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场数据分析。
此数据集特别适合用于探索股票交易中的异常模式，帮助用户实现风险控制、优化交易策略和提升投资回报。
