找到1,163个数据集

标签: 金融市场

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  • 金融市场订单簿数据分析数据集

    2025年10月30日 30 27 19

    金融市场订单簿数据分析数据集_Financial_Market_Order_Book_Data_Analysis 数据来源：互联网公开数据 标签：订单簿数据, 金融市场, 高频交易, 市场微观结构, 量化金融, 价格预测, 交易策略, 数据分析 数据概述：...
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  • 上证综合指数日度行情数据集2000-2025

    2025年10月28日 29 118 51

    数据集概述 本数据集包含中国A股市场上证综合指数(SSE Composite Index)自2000年7月至2025年10月的日度交易历史数据,共计超过6100条记录。数据来源于公开金融市场,详细记录了每个交易日的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额等核心市场指标,是研究中国证券市场长期走势、进行量化分析和策略回测的理想基础数据。 数据内容...
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  • 金融市场预测结果提交数据集

    2025年10月16日 30 19 11

    金融市场预测结果提交数据集_Financial_Market_Prediction_Submission_Results 数据来源：互联网公开数据 标签：金融市场, 预测结果, 时间序列, 数据提交, 机器学习, 回归分析, 金融数据, 模型评估 数据概述： 该数据集包含金融市场预测结果的提交数据，记录了预测模型对特定金融指标的预测值。主要特征如下：...
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  • 金融市场股票价格预测数据集

    2025年10月10日 30 130 37

    金融市场股票价格预测数据集_Financial_Market_Stock_Price_Prediction 数据来源：互联网公开数据 标签：股票价格预测, 金融市场, 时间序列分析, 机器学习, 深度学习, 量化交易, 市场微观结构, 数据建模 数据概述：...
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  • 金融市场高频交易特征数据集

    2025年10月7日 30 27 23

    金融市场高频交易特征数据集_High_Frequency_Trading_Feature_Dataset 数据来源：互联网公开数据 标签：高频交易, 金融市场, 交易数据, 市场微观结构, 量化分析, 波动率, 机器学习, 时间序列 数据概述： 该数据集包含金融市场高频交易相关的特征数据，主要用于量化研究和算法交易策略的开发。主要特征如下：...
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  • 股票市场新闻风险分析数据集

    2025年10月7日 30 157 14

    股票市场新闻风险分析数据集_Stock_Market_News_Risk_Analysis 数据来源：互联网公开数据 标签：股票市场, 新闻分析, 风险评估, 金融市场, 文本挖掘, 自然语言处理, 时间序列分析, 市场预测 数据概述：...
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  • 金融市场股票投资组合预测数据集

    2025年10月7日 30 155 109

    金融市场股票投资组合预测数据集_Financial_Market_Stock_Portfolio_Prediction 数据来源：互联网公开数据 标签：金融市场, 股票投资, 预测模型, 时间序列分析, 机器学习, 投资组合, 数据分析, TabNet 数据概述：...
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  • 金融市场量化交易预测数据集

    2025年10月1日 30 59 7

    金融市场量化交易预测数据集_Financial_Market_Quantitative_Trading_Prediction 数据来源：互联网公开数据 标签：量化交易, 金融市场, 机器学习, 预测模型, 股票市场, 数据分析, 风险管理, 投资策略 数据概述：...
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  • 金融市场订单簿特征工程数据集

    2025年9月29日 30 10 4

    金融市场订单簿特征工程数据集_Financial_Market_Order_Book_Feature_Engineering 数据来源：互联网公开数据 标签：金融市场, 订单簿数据, 特征工程, 机器学习, 量化交易, 股票市场, 市场微观结构, LightGBM 数据概述：...
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  • 金融市场风险评估指标数据集

    2025年9月25日 30 76 42

    金融市场风险评估指标数据集_Financial_Market_Risk_Assessment_Indicators 数据来源：互联网公开数据 标签：金融市场, 风险评估, 市场指标, 时间序列分析, 数据分析, 统计建模, 波动性, 金融工程 数据概述： 该数据集包含来自金融市场的数据，记录了用于评估市场风险的标准化指标。主要特征如下：...
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  • 金融市场量化投资历史数据

    2025年9月23日 30 81 5

    金融市场量化投资历史数据_Financial_Market_Quantitative_Investment_Historical_Data 数据来源：互联网公开数据 标签：量化投资, 金融市场, 股票数据, 时间序列, 特征工程, 数据分析, 机器学习, 风险管理 数据概述：...
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  • 金融市场情绪分析数据集

    2025年9月19日 30 181 14

    金融市场情绪分析数据集_Financial_Market_Sentiment_Analysis 数据来源：互联网公开数据 标签：金融市场, 情绪分析, 文本分析, 情感分类, 自然语言处理, 市场预测, 数据清洗, 舆情分析 数据概述： 该数据集包含来自金融市场相关数据，记录了用于分析市场情绪的文本信息。主要特征如下：...
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  • 美国国债收益率曲线历史数据集1990-2024年

    2025年9月18日 20 13 6

    数据集概述 本数据集是美国财政部发布的综合性利率数据集合，涵盖1990年至2024年期间的完整国债利率体系。数据集包含名义利率、实际利率、收益率曲线和短期国债利率四个核心维度，为金融分析、经济研究和投资决策提供权威的利率环境参考基准。 文件构成 数据集包含5个CSV文件，总计32,522条记录，构成完整的美国国债利率生态系统： 1. long-...
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  • 量化金融模型表现评估数据集

    2025年8月24日 30 39 16

    量化金融模型表现评估数据集_Quantitative_Finance_Model_Performance_Evaluation 数据来源：互联网公开数据 标签：量化金融, 模型评估, 时间序列分析, 资产收益, 指标分析, 机器学习, 金融市场, 回测分析 数据概述：...
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  • 全球投资组合投资数据集（2022年）

    2025年2月24日 90 109 76

    标题：全球投资组合投资数据集（2022年） 数据内容： 该数据集记录了全球范围内投资组合投资的净流量数据，涵盖股票证券和债务证券的交易。数据以当前美元为单位，包含以下主要字段： - 实体（Entity）：表示参与投资的国家或地区，共186种不同值。 - 代码（Code）：对应实体的唯一标识符，共186种不同值。 -...
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  • 宏观经济与公司财务预测数据集_Macroeconomic_and_Company_Financial_Prediction_Dataset

    2025年6月28日 60 170 56

    宏观经济与公司财务预测数据集_Macroeconomic_and_Company_Financial_Prediction_Dataset 数据来源：互联网公开数据 标签：宏观经济, 公司财务, 预测模型, 机器学习, 金融市场, 经济指标, 时间序列分析, 财务分析 数据概述：...
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  • 外汇市场欧元兑美元交易数据

    2025年8月7日 30 50 45

    外汇市场欧元兑美元交易数据_Forex_Market_EURUSD_Trading_Data 数据来源：互联网公开数据 标签：外汇, 交易数据, 欧元美元, 货币对, 金融市场, 时间序列分析, 技术分析, 数据可视化 数据概述： 该数据集包含来自外汇市场的数据，记录了欧元兑美元（EURUSD）货币对的交易信息。主要特征如下：...
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  • 金融市场价格预测比赛数据集

    2025年8月2日 30 151 150

    金融市场价格预测比赛数据集_Financial_Market_Price_Prediction_Competition_Dataset 数据来源：互联网公开数据 标签：金融市场, 价格预测, 时间序列分析, 机器学习, 数字货币, 交易数据, 数据竞赛, 风险管理 数据概述：...
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  • 以太坊_美元交易对分钟级行情数据集

    2025年7月17日 30 207 39

    以太坊_美元交易对分钟级行情数据集_Ethereum_USD_Minute_level_Market_Data 数据来源：互联网公开数据 标签：加密货币, 市场数据, 交易数据, 技术分析, 量化交易, 金融市场, ETHUSDT, 时间序列 数据概述：...
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  • 全球金融市场行情数据

    2025年7月7日 30 106 8

    全球金融市场行情数据_Global_Financial_Market_Data 数据来源：互联网公开数据 标签：金融市场, 股票, 货币, 大宗商品, 债券, 交易数据, 技术分析, 历史数据 数据概述： 该数据集包含来自多个金融市场的数据，记录了不同金融资产的交易行情。主要特征如下：...
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