股票价格预测LightGBM模型训练数据集StockPricePredictionLightGBMTrainingDataset-ysairaajpatro
数据来源：互联网公开数据
标签：股票价格预测, 时间序列分析, 机器学习, LightGBM, 技术指标, 金融数据, 回归分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估LightGBM模型进行股票价格预测的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了从2020年开始的股票交易日。
地理范围：数据未明确指出具体股票市场，但数据中的技术指标和金融术语表明其可能来源于全球主要股票市场的数据。
数据维度：数据集包含多个预测值（pred_80_1, pred_90_2, pred_60_3等）、日期（date）、真实值（truth）、价格差异（diff）、收盘价（value），以及一系列技术指标，例如SMA（简单移动平均线）、EMA（指数移动平均线）、RSI（相对强弱指标）、MACD（指数平滑异同移动平均线）、布林带指标（upperband, middleband, lowerband）、H-L（最高价-最低价）、H-PC（最高价-前收盘价）、L-PC（最低价-前收盘价）、TR（真实波幅）、ATR（平均真实波幅）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括lgbm_train_data.csv（训练集）、lgbm_val_data.csv（验证集）和lgbm_test_data.csv（测试集），方便用于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于金融市场公开数据，经过处理后用于LightGBM模型的训练。数据已进行标准化和特征工程处理，包括技术指标的计算。
该数据集适合用于股票价格预测、时间序列分析、机器学习模型的训练和评估。
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：适用于金融领域的学术研究，如股票价格预测模型、技术指标有效性研究、机器学习模型在金融领域的应用等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司和量化交易团队提供数据支持，用于股票价格预测、投资组合优化、风险管理等。
决策支持：支持投资决策和交易策略的制定，帮助用户进行数据驱动的投资分析。
教育和培训：作为金融工程、机器学习和数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解股票价格预测的模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索股票价格的变动规律，以及评估不同技术指标和机器学习模型在预测中的效果，帮助用户构建和优化股票价格预测模型，提升预测精度。
