金融市场股票价格预测数据集_Financial_Market_Stock_Price_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：股票价格预测, 金融市场, 时间序列分析, 机器学习, 深度学习, 量化交易, 市场微观结构, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自金融市场的股票交易数据，记录了股票的交易行为以及相关的市场微观结构特征，用于股票价格预测和量化分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据字段和文件结构推测，可能涵盖多个交易日的实时或分钟级别数据。
地理范围：数据来源于全球金融市场，具体股票代码未知，但数据结构和特征具有普适性。
数据维度：数据集包含多维度特征，包括但不限于：股票ID（stock_id）、时间ID（time_id）、目标变量（target，即预测目标）、行ID（row_id）、加权平均价（WAP，wap1_sum, wap1_mean等）、收益率（log_return1_sum, log_return1_mean等）、价差（price_spread_sum, price_spread_mean等）、买卖盘量差（wap_balance_sum, wap_balance_mean等）、以及基于不同时间窗口（如200、300）的统计特征。
数据格式：数据主要以CSV、JSON、以及PyTorch模型文件（.pt, .pth）格式提供，其中CSV文件包含结构化的交易数据，JSON文件可能包含模型参数配置，PyTorch文件则包含训练好的深度学习模型。
来源信息：数据来源于公开的金融市场数据，已进行特征工程和模型训练准备，提供了模型参数和训练好的模型文件。
该数据集适合用于金融时间序列预测、量化交易策略开发、以及市场微观结构研究。
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、高频交易策略研究等学术研究，如基于深度学习的预测模型构建、市场微观结构对价格的影响分析等。
行业应用：可以为量化投资机构、程序化交易公司提供数据支持，用于股票价格预测模型的构建、交易策略的开发和回测，以及风险管理。
决策支持：支持金融机构的投资决策、风险评估和资产配置优化，帮助其提升投资回报和风险控制能力。
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金融市场数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索股票价格的波动规律、构建预测模型、评估交易策略，并帮助用户实现量化投资目标，提升投资决策的科学性和有效性。
