股票市场图像预测分析数据集_Stock_Market_Image_Prediction_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 图像识别, 深度学习, 卷积神经网络, 股票预测, 股价预测, 机器学习, 金融数据
数据概述：
该数据集包含基于股票市场数据的图像，以及相应的预测结果，用于股票价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2018年股票市场行情数据。
地理范围：数据聚焦于特定股票市场，具体信息未在数据集中直接体现，但从股票代码（如“sh.600000”）推测为中国上海证券交易所的股票。
数据维度：包括文件名（filename）、不同时间窗口的标签（label5, label20, label60，可能代表预测的未来5、20、60个交易日的价格变动方向）、股票代码（stock_code）、图像文件全路径（full_filename）、年份（year）以及20日预测的预测值（predictions_20）。
数据格式：包含一个CSV文件（test_df_with_predictions_I20_P20_25EPOCH.csv）和Keras模型文件（cnn_model_I20_P20_best_epoch.keras），CSV文件便于数据分析，Keras模型文件则为已训练的深度学习模型。
来源信息：数据来源于股票市场行情数据，并经过图像化处理，结合了预测结果。
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：适用于金融领域与计算机视觉交叉领域的学术研究，如基于图像的股票价格预测、市场趋势分析等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在量化交易策略开发、风险管理和投资决策方面。
决策支持：支持金融机构和个人投资者进行股票市场分析和预测，辅助投资决策。
教育和培训：作为金融工程、机器学习和深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解股票市场数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索基于图像的股票价格预测方法，评估不同预测模型的效果，并优化投资策略。
