股票价格预测图像识别数据集_Stock_Price_Prediction_Image_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：股票预测, 图像识别, 卷积神经网络, 股票市场, 机器学习, Keras模型, 金融数据, 股票行情
数据概述：
该数据集包含基于股票市场数据的图像，以及对应的预测结果，用于股票价格预测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据主要来源于2018年，涵盖特定时间段的股票市场信息。
地理范围：数据来源于股票市场，具体市场信息未明确，但股票代码如“sh.600000”暗示可能涉及中国股市。
数据维度：数据集包括图像文件名（filename），股票代码（stock_code），以及不同时间窗口下的预测标签(label5, label20, label60)和预测值(predictions_20)。
数据格式：包含一个CSV文件test_df_with_predictions_I20_P20_25EPOCH.csv，该文件包含了图像的元数据和预测结果，以及一个.keras文件，该文件很可能是一个训练好的卷积神经网络模型。
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：适用于金融领域和计算机视觉交叉学科的研究，如基于图像的股票价格预测，使用卷积神经网络进行时间序列预测等。
行业应用：为量化投资领域提供数据支持，尤其适用于开发股票价格预测模型、量化交易策略等。
决策支持：支持金融机构的投资决策，辅助进行风险评估和收益预测。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、深度学习课程的实训素材，帮助学生理解股票市场预测和图像识别技术。
此数据集特别适合用于探索基于图像的股票价格预测模型，评估不同时间窗口下的预测准确性，以及研究基于卷积神经网络的金融时间序列分析方法。
