加密货币价格预测数据集CryptocurrencyPricePredictionDataset-ady5215758
数据来源：互联网公开数据
标签：加密货币, 价格预测, 金融数据, 时间序列分析, 机器学习, 深度学习, 模型评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含加密货币价格的时间序列数据，以及基于多层感知器（MLP）模型训练得到的预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年12月13日开始，具体时间跨度未明确。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但数据内容涉及加密货币价格，通常适用于全球市场。
数据维度：数据集包括“time”（时间戳）、“price”（原始价格）和“price_calc”（预测价格）三个字段。同时，还包含五个不同大小的MLP模型（model_mlp_xs.h5, model_mlp_s.h5, model_mlp_m.h5, model_mlp_l.h5, model_mlp_xl.h5），用于价格预测。
数据格式：数据提供的格式为CSV格式，文件名为price.csv，方便进行时间序列分析和模型评估。预测模型以H5格式存储，便于模型加载和使用。
来源信息：数据来源于加密货币交易平台或其他公开渠道，具体来源未明确。数据可能经过预处理，用于模型训练。
该数据集适合用于加密货币价格预测、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：适用于金融领域的时间序列分析研究，如加密货币价格波动分析、预测模型性能评估等。
行业应用：可以为金融科技公司、量化交易机构提供数据支持，用于开发加密货币交易策略、风险管理模型等。
决策支持：支持投资者和交易员进行加密货币投资决策，帮助其评估市场风险和预测价格走势。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解时间序列分析、模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索加密货币价格的动态变化规律，评估不同MLP模型在价格预测任务中的性能表现，帮助用户优化投资策略或提升预测精度。
