股票市场特征工程与预测数据集_Stock_Market_Feature_Engineering_and_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 特征工程, 量化交易, 机器学习, 时间序列分析, 金融数据, 数据预处理, 模型训练
数据概述：
该数据集包含股票市场交易数据，并已进行特征工程处理，旨在支持股票价格预测和量化交易策略的开发。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间跨度，但可以推断为包含一段时间内的交易数据，适用于时间序列分析。
地理范围：数据来源于股票市场，未明确具体市场，但可用于构建通用的股票市场预测模型。
数据维度：
feature_cols.csv: 包含了用于特征工程的字段信息，如stock_id、seconds_in_bucket等。
lgbm_all_stocks_0_0.pkl: 可能是经过训练的LightGBM模型，用于预测股票价格。
scaler_features_all.pkl, scaler_target_all.pkl: 分别是用于特征和目标变量的标准化处理的scaler模型。
数据格式：数据集包含CSV和PKL格式的文件。feature_cols.csv为CSV格式，包含特征列的定义。PKL文件包含训练好的模型和数据预处理的scaler。
来源信息：数据来源于公开的股票市场交易数据，并经过特征工程和模型训练。
该数据集适合用于股票价格预测、量化交易策略研究和机器学习模型训练。
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：适用于量化金融、机器学习和时间序列分析领域的学术研究，如股票价格预测、交易策略回测等。
行业应用：为金融机构、量化基金和算法交易平台提供数据支持，特别是在构建股票预测模型、优化交易策略等方面。
决策支持：支持投资决策和风险管理，帮助投资者更好地理解市场动态和预测股票价格。
教育和培训：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数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索股票市场特征与价格之间的关系，帮助用户构建和优化预测模型，从而提升投资决策的效率和准确性。
