Tradyflow期权交易扩展数据集中期权合约财务与机器学习预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：期权交易,财务分析,机器学习,Piotroski F-Score,Yahoo Finance API,期权定价,风险管理,金融,投资分析
数据概述：
本数据集是对Kaggle公开数据集“tradyflow-options-trading”的扩展，增加了对每个期权合约生成时的基本面财务数据分析。数据来源于Yahoo Finance API，并使用Piotroski F-Score作为模板提取财务数据。该数据集旨在结合期权交易数据与财务指标，为更深入的分析和预测提供基础。
数据包含了期权合约的详细信息，以及基于Yahoo Finance API获取的与该期权合约相关的股票的财务数据。此外，还包含了基于这些数据构建的机器学习模型预测结果。
数据用途概述：
该数据集适用于多种金融分析和机器学习应用场景，包括：
1. 期权定价模型研究：利用财务数据和期权合约信息，改进期权定价模型。
2. 风险管理：基于财务指标和期权特性，评估期权交易的风险。
3. 投资策略开发：结合机器学习预测结果，开发更有效的期权交易策略。
4. 财务分析：深入分析期权合约与标的股票财务状况的关系。
5. 机器学习模型训练：用于训练和评估期权盈亏预测模型。
