通用量化投资LGBM填补目标数据集UbiquantLGBMImputedTargetsDataset-marketneutral
数据来源：互联网公开数据
标签：量化投资，金融数据，数据集，LGBM模型，目标填补，机器学习，投资分析，时间序列
数据概述： 该数据集包含来自通用量化投资（Ubiquant）平台的金融交易数据，记录了经过LGBM模型填补目标变量的投资数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个金融市场的交易数据，主要涉及股票，期货等金融产品。
数据维度：数据集包括投资者ID，交易时间，金融产品代码，交易金额，持仓时间，收益率，LGBM模型填补的目标变量等指标。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Ubiquant平台的公开金融数据，并已进行LGBM模型填补和标准化处理。
该数据集适合用于量化投资，金融时间序列分析及机器学习模型训练等领域，特别是在投资策略优化，风险控制和市场预测任务中具有重要价值。
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：适用于量化投资策略研究，金融市场趋势分析及LGBM模型在金融领域应用的学术研究，如投资组合优化，市场波动预测等。
行业应用：可以为金融机构，投资公司提供数据支持，特别是在量化交易策略开发，风险管理及投资决策支持方面。
决策支持：支持投资组合优化，市场趋势预测及风险控制策略的制定与优化。
教育和培训：作为金融工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解量化投资，时间序列预测及相关模型应用。
此数据集特别适合用于探索金融市场中LGBM模型的应用效果与目标变量填补方法，帮助用户实现投资策略优化，市场趋势预测及风险管理，为金融投资提供数据支持。
