"英文标题：Global Futures Market Price Volatility Prediction Training Time Series Dataset
数据集概述
期货价格波动预测模型训练用多维度时序特征数据集，是面向期货市场服务领域的结构化训练资源，涵盖期货合约交易核心维度的长时序特征。数据整合了影响价格波动的多类因子，包括合约交易特征、市场流动性指标、宏观经济关联变量等，按交易周期组织，覆盖全球主要期货交易市场及品种，数据颗粒度精确至合约层级的高频或日频时序单位。
数据集采用标准化时序结构，各特征字段口径统一，兼容主流机器学习框架的输入要求。通过整合多维度特征，可支撑价格波动预测模型的特征工程、模型训练与验证，为期货市场的风险分析、交易决策提供量化依据。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
contract_id：合约标识，唯一编码，指特定期货品种、交割月份的标准化合约trading_timestamp：交易时间戳，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS，指期货交易的实际成交时点tick_size：最小变动价位，单位元/合约，指期货价格变动的最小单位trading_volume：成交量，单位手，指特定时间区间内成交的合约数量open_interest：持仓量，单位手，指特定时点未平仓的合约总数量macroeconomic_factor_value：宏观因子值，无量纲（标准化处理后），指与期货品种关联的宏观经济指标数值
适用场景
- 量化投资机构构建期货价格波动预测模型，优化高频交易策略
- 期货交易所开发市场风险预警系统，识别异常价格波动前兆
- 金融科技企业测试机器学习算法在期货预测场景的性能
- 高等院校金融工程专业开展时序预测模型的教学与科研实验"
