股票预测模型目标值数据集StockPredictionTargetValueDataset-mohamed3abdelrazik
数据来源：互联网公开数据
标签：股票预测, 金融数据, 时间序列分析, 目标变量, 深度学习, 模型评估, 数据分析, 量化交易
数据概述：
该数据集包含用于股票预测模型训练和评估的数据，记录了股票交易的目标值、预测值以及误差信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从time_id字段推测为时间序列数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能涵盖多个股票市场。
数据维度：数据集包括以下字段：
index：数据索引；
stock_id：股票代码；
time_id：时间标识；
target：目标值，即真实的股票价格或相关指标；
NN_preds：神经网络预测值；
error：预测误差。
数据格式：CSV格式，文件名为lowindexcsv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，推测为股票市场公开数据，已进行初步处理，用于模型训练。
该数据集适合用于股票价格预测、量化交易策略开发以及深度学习模型的训练与评估。
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：适用于金融时间序列分析、股票价格预测、机器学习模型评估等研究。
行业应用：为量化投资机构、金融分析师提供数据支持，用于策略开发、风险管理和投资组合优化。
决策支持：支持股票交易策略的制定与优化，帮助投资者进行更科学的决策。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解股票预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索股票价格预测模型的性能，评估不同模型的预测精度，并分析预测误差的来源，从而优化投资策略。
