金融市场短期价格预测数据集FinancialMarketShort-termPricePredictionDataset-kalulu404
数据来源：互联网公开数据
标签：金融市场, 时间序列, 价格预测, 机器学习, 深度学习, 特征工程, 交易数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含金融市场交易数据，旨在用于短期价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始和结束时间未在数据集中明确标明，但从时间戳的格式推断为2021年6月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含外汇交易对EURJPY（欧元/日元）的价格数据，暗示数据可能来源于全球外汇市场。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括以下数据：
train_1.csv/test_1.csv/train_tester_1.csv/test_tester_1.csv：包含时间戳（Date）、多个特征列（0, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 17, 18, 19, 21）以及目标变量（target，即价格变动方向，0或1），用于模型训练和测试。
features_1.csv：包含时间戳（Date）和特征列（0, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 17, 18, 19, 21），可能与train/test数据中的特征对应。
target_1.csv：包含时间戳（Date）和目标变量（target），与train/test数据中的target对应。
close_1.csv：包含时间戳（Date）和EURJPY（欧元/日元）的收盘价，用于价格分析。
index_1.csv：包含两个时间戳列（Date, Date.1），可能用于时间索引或关联。
times_1.csv：包含时间戳（Date）以及起始和结束时间（start_time, end_time），可能用于时间窗口的定义。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构和内容表明其适用于金融时间序列分析，可能来自金融数据提供商或公开交易数据。
该数据集适合用于金融时间序列分析，价格预测，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于金融时间序列分析、短期价格预测、量化交易策略研究、以及机器学习模型在金融领域的应用研究。
行业应用：可以为金融机构、量化投资公司、以及金融科技企业提供数据支持，用于构建预测模型、优化交易策略、进行风险管理等。
决策支持：支持金融市场分析师、交易员等相关人员进行决策，帮助他们预测市场走势、制定交易计划。
教育和培训：作为金融工程、量化投资、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解金融数据分析方法，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索金融市场价格变动规律，评估不同预测模型的性能，并优化交易策略，最终帮助用户实现风险控制和盈利增长。
