金融市场股票价格预测LightGBM模型数据集FinancialMarketStockPricePredictionDataset-ysairaajpatro
数据来源：互联网公开数据
标签：股票预测, 金融数据, LightGBM, 时间序列分析, 技术指标, 机器学习, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估LightGBM模型预测股票价格的数据，记录了股票价格的历史数据和技术指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从日期格式推断，数据可能包含一段时间内的股票交易数据。
地理范围：数据未明确标明股票市场地域范围，但可以推断为某个或多个股票市场的交易数据。
数据维度：数据集包含多个特征，包括预测值（pred_50_1, pred_90_2, 等），日期（date），真实值（truth），价格差异（diff），收盘价（close），以及多种技术指标（Hammer, Inverted_Hammer, Bullish_Engulfing, Bearish_Engulfing, Doji, Morning_Star, Evening_Star）。
数据格式：CSV格式，包含lgbm_test_data.csv、lgbm_train_data.csv和lgbm_val_data.csv三个文件，分别对应测试集、训练集和验证集，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于股票市场交易数据，经过预处理和特征工程，用于LightGBM模型的训练和验证。
该数据集适合用于股票价格预测、时间序列分析以及机器学习模型的开发和评估。
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：适用于金融市场预测、量化交易策略研究、以及技术指标分析等学术研究。
行业应用：可以为金融机构、投资公司和量化交易员提供数据支持，特别是在股票价格预测、风险管理和投资组合优化方面。
决策支持：支持金融决策制定和交易策略的优化。
教育和培训：作为金融工程、机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解股票价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索股票价格的预测规律，评估LightGBM模型在不同市场条件下的表现，并优化交易策略。
