数据集概述
本数据集是研究“经济理论是否应引导机器学习模型预测汇率”的实证结果复现包，包含代码、数据及文档，覆盖1999年1月至2022年7月十个货币对的原始与处理数据，支持Clark-West检验等分析及图表生成。
文件详解
- 代码文件：
- Python code.ipynb：Jupyter Notebook格式，含实证分析及图表生成的Python脚本，代码单元按字母序列标注以对应结果
- 数据文件（.xlsx格式）：
- cw panel data 3 models.xlsx：Clark-West检验面板数据（3模型）
- cw test md=6.xlsx：窗口大小为6的Clark-West检验数据
- long 2 short 2.xlsx：多空策略相关数据
- CDSE md=6.xlsx：窗口大小为6的CDSE指标数据
- input all countries.xlsx：所有国家的输入数据
- 文档文件：
- Readme File.pdf：PDF格式，含复现说明及图表生成指引
适用场景
- 汇率预测研究：分析经济理论对机器学习汇率预测模型的指导价值
- 计量经济学验证：复现Clark-West检验等实证分析过程
- 金融量化策略：基于预测结果开发汇率交易策略
- 机器学习应用评估：对比不同模型在汇率预测任务中的表现
