股票市场价格预测LightGBM模型数据集StockMarketPricePredictionLightGBMDataset-ysairaajpatro
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 价格预测, LightGBM, 时间序列, 技术指标, 机器学习, 金融数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含使用LightGBM模型预测股票市场价格的数据，旨在用于训练和评估价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含日期字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常情况下，股票市场数据代表特定交易所或市场。
数据维度：数据集包含多个特征，包括但不限于：
Und：未知字段，可能代表股票代码或类别。
pred_XX_X：模型预测值，可能代表不同预测置信度的预测结果。
date：日期，用于时间序列分析。
truth：真实值，用于评估模型的预测准确性。
diff：预测值与真实值之间的差异。
value：股票的交易量或价值。
PCA1, PCA2, PCA3：通过主成分分析得到的降维特征。
close：收盘价。
技术指标：Hammer, Inverted_Hammer, Bullish_Engulfing, Bearish_Engulfing, Doji, Morning_Star, Evening_Star等，这些是常用的技术分析指标。
数据格式：CSV格式，包含lgbm_test_data.csv, lgbm_train_data.csv, lgbm_val_data.csv三个文件，分别对应测试集、训练集和验证集。
该数据集适合用于股票价格预测、时间序列分析和机器学习模型的训练与评估。
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、量化交易策略研究等。
行业应用：为金融机构、投资公司和量化交易员提供数据支持，用于构建和优化股票价格预测模型。
决策支持：支持投资决策和风险管理，帮助投资者做出更明智的投资选择。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习模型构建等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解股票市场和预测模型。
此数据集特别适合用于探索股票价格的预测模型，评估不同特征和技术指标对预测结果的影响，并优化预测模型的性能。
