金融市场价格预测比赛数据集_Financial_Market_Price_Prediction_Competition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：金融市场, 价格预测, 时间序列分析, 机器学习, 数字货币, 交易数据, 数据竞赛, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自金融市场的数据，记录了数字货币的交易价格与预测目标。主要特征如下：
时间跨度：数据的时间范围未明确，但包含训练集、测试集和提交文件，暗示了用于预测的周期性时间序列数据。
地理范围：数据主要涉及数字货币的交易市场，具体交易品种未在数据集中明确。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中Training Data（训练数据）和Testing Data（测试数据）包含以下字段：时间戳（timestamp）、资产ID（Asset_ID）、交易量（Count）、开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close）、成交量（Volume）、加权平均价（VWAP）、目标值（Target）和索引（Index）。Submission File（提交文件）包含索引（Index）和预测目标（Target_PRED）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的AI流畅度（AI Fluency）比赛，旨在促进金融市场价格预测模型的研究与开发。
该数据集适合用于金融时间序列分析、价格预测、风险管理和机器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、数字货币价格预测、量化交易策略研究等学术研究。
行业应用：为金融科技公司、量化基金等提供数据支持，尤其在数字货币交易策略、风险管理、市场预测等领域。
决策支持：支持金融机构的投资决策、风险控制和资产配置。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、量化投资等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解金融市场。
此数据集特别适合用于探索数字货币价格的预测模型，帮助用户实现更精准的交易策略、优化风险管理、提升投资回报。
