金融市场股票投资组合预测数据集_Financial_Market_Stock_Portfolio_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：金融市场, 股票投资, 预测模型, 时间序列分析, 机器学习, 投资组合, 数据分析, TabNet
数据概述：
该数据集包含金融市场股票投资组合预测相关数据，记录了股票投资组合在特定时间段内的表现和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含time_id字段，表明了时间序列的特性。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常此类数据来自全球或特定区域的金融市场。
数据维度：包括time_id（时间标识符）、target（目标变量，可能代表投资组合的收益或风险指标）、investment_id（投资标的标识符）、row_id（行标识符）等字段。此外，还包括模型参数（model_params.json）、神经网络权重（network.pt）以及模型预测结果（prediction_deepar_new.pkl）等。
数据格式：主要数据格式为CSV，文件名为train_cutted.csv，以及其他pkl、json、pt等格式。CSV文件便于数据分析和处理，pkl文件用于存储Python模型，json文件用于存储模型参数，pt文件用于存储神经网络模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，可能包括数据清洗、特征工程等。
该数据集适合用于金融市场研究、投资组合优化和预测模型的构建。
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、量化投资、时间序列分析等领域的学术研究，如投资组合收益预测、风险管理、资产定价等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司提供数据支持，特别是在量化交易策略开发、风险评估、投资组合管理等方面。
决策支持：支持投资决策制定，帮助用户优化投资组合，提高投资回报。
教育和培训：作为金融工程、量化投资等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场和预测模型。
此数据集特别适合用于探索股票投资组合的表现规律，构建和评估预测模型，帮助用户实现投资目标。
