股票市场波动性预测训练数据集StockMarketVolatilityPredictionTrainingDataset-hangy132
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 波动性预测, 金融数据, 时间序列分析, 机器学习, 特征工程, 风险管理, 交易数据
数据概述：
该数据集包含股票市场交易数据，用于训练预测股票市场波动性的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从特征名称推测为基于时间窗口的统计特征。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可能涵盖全球范围内的股票市场。
数据维度：数据集包含多个特征，如：
target：目标变量，代表波动性。
log_return_realized_volatility、log_return2_realized_volatility、log_return3_realized_volatility、log_return4_realized_volatility：对数收益率实现的波动性。
wap_balance_mean、wap_balance2_mean：加权平均价格的平衡。
price_spread_mean、bid_spread_mean、ask_spread_mean：价格差相关指标。
volume_imbalance_mean、volume_imbalance_ori_mean、total_volume_mean：成交量相关指标。
wap_mean、wap2_mean、wap3_mean、wap4_mean：加权平均价格。
以及基于300秒窗口的相同特征。
trade_log_return_realized_volatility、trade_seconds_in_bucket_count_unique、trade_size_sum、trade_order_count_mean：交易相关特征。
数据格式：CSV格式，文件名为df_train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于股票市场交易数据，经过特征工程处理，提取了多种市场交易相关的统计特征。
该数据集适合用于时间序列分析、波动性预测和风险管理等领域。
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：适用于金融市场波动性预测、量化交易策略研究等学术研究。
行业应用：为金融机构、投资公司提供数据支持，尤其在风险评估、资产定价、算法交易方面具备实用性。
决策支持：支持投资组合优化、风险管理和交易策略制定。
教育和培训：作为金融工程、量化投资等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解市场波动性预测。
此数据集特别适合用于探索市场微观结构与波动性之间的关系，构建和评估波动性预测模型，从而优化交易策略和风险管理。
