金融衍生品价格预测特征数据集_Financial_Derivative_Price_Prediction_Features
数据来源：互联网公开数据
标签：金融市场, 衍生品, 价格预测, 机器学习, 量化交易, 股票交易, 市场微观结构, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自金融市场的衍生品交易数据，记录了用于预测金融衍生品价格的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据的时间范围覆盖了交易时段，具体时间跨度未在数据集中明确标示，但以time_id字段为单位，代表交易时间。
地理范围：数据来源于全球金融市场，具体市场信息未在数据集中明确。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了价量、价差、波动率、交易量平衡等多个维度。具体包括wap1_sum, wap1_mean, wap1_std, log_return1_sum, log_return1_realized_volatility等，以及不同时间窗口下的统计特征。
数据格式：CSV格式，包含submission.csv, test_features.csv, train_features.csv三个文件，submission.csv文件为提交格式，test_features.csv和train_features.csv包含了用于训练和测试的特征数据。数据经过了预处理，包含了各种统计特征的计算。
来源信息：数据来源于金融市场交易数据，已进行特征工程，提取了多种用于预测的特征。
该数据集适合用于金融衍生品价格预测、量化交易策略开发和市场微观结构研究。
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：适用于金融市场、量化交易和机器学习交叉领域的学术研究，如金融衍生品定价模型、高频交易策略研究等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在算法交易、风险管理和投资组合优化等方面。
决策支持：支持金融机构的交易决策和风险控制，帮助优化交易策略。
教育和培训：作为金融工程、量化投资等课程的实训数据，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金融衍生品的价格波动规律，提升预测精度，辅助用户进行量化交易策略的开发与优化。
