optiver股票波动率预测训练特征数据集-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：optiver,股票,波动率,金融数据,机器学习,特征工程,预测分析,kaggle
数据概述：
本数据集包含Optiver Realized Volatility竞赛中使用的训练数据特征集，经过预处理并进行了缓存。数据集中的特征是从股票市场高频交易数据中提取的，旨在帮助预测股票的价格波动率。该数据集是基于Kaggle竞赛中提供的原始数据构建的，详细的数据处理步骤和特征工程方法可以在Kaggle笔记本（https://www.kaggle.com/ragnar123/optiver-realized-volatility-lgbm-baseline）中找到。
数据集中的字段包括：
- time_id：时间标识符，表示交易的时间段
- stock_id：股票标识符，表示特定的股票
- feature_0 至 feature_99：各种特征值，通过高频交易数据计算得出
数据用途概述：
该数据集适用于股票波动率预测、金融数据分析、机器学习模型训练等场景。研究者和数据科学家可以利用此数据集进行特征工程、模型训练和性能评估；金融从业者可以基于此数据集开发波动率预测模型，以辅助投资决策。此外，该数据集也适合用于金融领域的教育培训，帮助学习者理解和应用高频交易数据和波动率预测技术。
