股票市场波动率预测数据集StockMarketVolatilityPredictionDataset-haiyunhu
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 波动率, 预测, 金融数据, 时间序列分析, 机器学习, 风险管理, 量化交易
数据概述：
该数据集包含来自Optiver Realized Volatility竞赛的股票市场数据，记录了股票的波动率及相关指标，用于金融市场波动性的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但基于时间ID，可用于构建时间序列分析模型。
地理范围：数据来源于股票市场，未限定具体国家或交易所。
数据维度：包括stock_id（股票代码）、time_id（时间标识）、target（目标波动率）、log_return（对数收益率）和bas（基础指标）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为optiver-realized-volatility-datasets.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于Optiver Realized Volatility竞赛，属于公开的金融数据。该数据集适用于波动率预测、风险建模等任务。
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：适用于金融工程、量化金融等领域的学术研究，如波动率建模、风险预测、算法交易策略开发等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司提供数据支持，特别是在风险管理、投资组合优化、量化交易策略制定等方面。
决策支持：支持金融市场参与者的交易决策和风险控制，帮助其提升投资回报和降低风险。
教育和培训：作为金融工程、量化投资等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解金融市场波动性。
此数据集特别适合用于探索股票市场波动规律，构建预测模型，并评估不同策略的有效性，从而辅助用户进行更明智的投资决策。
