金融市场订单簿特征工程数据集_Financial_Market_Order_Book_Feature_Engineering
数据来源：互联网公开数据
标签：金融市场, 订单簿数据, 特征工程, 机器学习, 量化交易, 股票市场, 市场微观结构, LightGBM
数据概述：
该数据集包含基于金融市场订单簿数据构建的特征，记录了用于预测市场行为的结构化特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从特征内容推断，其用于捕捉市场微观结构随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从特征内容推断，其可能源自股票市场或类似金融市场。
数据维度：数据集主要包含两类文件：
feature_cols.csv：定义了用于特征工程的特征名称和ID。
.pkl文件：包含了使用LightGBM模型训练得到的特征。这些文件根据不同的分组（group）和折叠（fold）进行组织，为模型训练和评估提供了不同的视角。
数据格式：主要为CSV和pickle（.pkl）格式。feature_cols.csv为CSV格式，用于描述特征；.pkl文件为pickle格式，存储了训练好的模型特征或中间结果，便于模型复用与分析。
来源信息：数据来源于公开金融市场数据或相关的学术研究，经过了特征工程处理，提取了订单簿数据中的关键信息。
该数据集适合用于金融市场行为预测、量化交易策略开发、以及市场微观结构研究。
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：适用于金融市场微观结构、高频交易、量化投资等领域的学术研究，例如，利用特征预测价格波动、交易量变化等。
行业应用：为量化基金、程序化交易公司提供数据支持，用于构建交易策略、风险管理、以及市场预测。
决策支持：支持金融机构的风险评估、投资组合优化、以及算法交易策略的制定。
教育和培训：作为金融工程、量化投资、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解市场微观结构和特征工程方法。
此数据集特别适合用于探索订单簿数据中的规律，并构建预测模型，以优化交易策略和提升投资回报。
