"英文标题：Global Securities and Futures AI Regulatory Simulation Test Dataset
数据集概述
记录人工智能技术在证券期货监管场景下的模拟试验效果数据，涵盖异常交易识别、市场操纵监测、内幕交易预警等核心监管环节的模型性能指标与试验参数。数据按监管环节、模型类型分层组织，模拟真实市场交易环境中的监管场景，覆盖证券、期货两大金融品种，跨越不同市场波动周期。颗粒度精确至试验批次、监管任务、模型算法层级，支持人工智能监管工具的性能对比与优化迭代。数据结构遵循金融监管科技领域标准的试验评估框架，字段定义明确，可直接用于模型效果验证与监管策略优化。该数据集是推进证券期货监管智能化转型的重要基础资源，有助于客观评估人工智能技术在金融监管场景的适用性与局限性，为监管部门构建智能监管体系提供决策依据，同时支持科技企业优化监管算法的性能表现。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
- regulatory_task_id：监管任务标识，唯一标识异常交易识别、市场操纵监测等具体监管场景
- ai_model_type：人工智能模型类型，指试验所采用的算法类别，如深度学习、机器学习、知识图谱等
- detection_precision：检测精度，单位百分比，指模型识别的异常案例中真实违规案例的占比
- false_positive_rate：误报率，单位百分比，指模型识别为违规但实际合规的案例占总合规案例的比例
- simulated_trading_volume：模拟交易量，单位笔，指试验环境中模拟的证券期货交易总笔数
- market_scenario_type：市场场景类型，指试验所模拟的市场环境，如震荡市、单边市、极端波动市等
适用场景
- 证券期货监管机构评估人工智能监管工具的性能，筛选适合实际应用的模型算法
- 金融科技企业优化人工智能监管算法，降低误报率并提升违规行为检测精度
- 高校金融科技研究团队开展智能监管技术的学术研究与理论验证
- 行业协会制定人工智能在证券期货监管领域的应用规范与技术标准"
