金融市场多资产价格预测数据集FinancialMarketMulti-AssetPricePrediction-albertdziudzia

数据来源：互联网公开数据

标签：金融市场, 股票价格, 交易数据, 技术指标, 时间序列分析, 预测模型, 机器学习, 量化交易

数据概述：该数据集包含来自金融市场多种资产的价格和技术指标数据，用于支持价格预测和量化分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，从2015年1月2日开始。地理范围：数据未明确指出地域范围，但根据数据内容推测可能涵盖多个金融资产。数据维度：数据集包括多个金融资产的开盘价（OPEN）、最高价（HIGH）、最低价（LOW）、收盘价（CLOSE）、成交量（TICKVOL, VOL）、价差（SPREAD）等基本价格数据，以及SMA_14、EMA_14、RSI_14、MACD_Line、MACD_Signal、BB_Upper、BB_Lower、ATR_14、ADX_14、TEMA_14、Stochastic_Oscillator、Momentum_14等多种技术指标。数据格式：数据以CSV和Numpy格式提供，其中final_data_with_all_indicators1.csv文件包含结构化数据，X_train.npy, y_train.npy, X_test.npy, y_test.npy则可能包含了经过处理的训练集和测试集数据，方便模型训练。来源信息：数据来源于公开金融市场数据，已进行标准化和技术指标计算。该数据集适合用于金融时间序列分析、价格预测模型构建和量化交易策略开发。

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、技术指标有效性研究、不同预测模型（如LSTM、GRU等）的性能比较等学术研究。行业应用：可以为量化投资机构、金融科技公司提供数据支持，用于算法交易策略开发、风险管理、投资组合优化等。决策支持：支持金融市场的投资决策，辅助投资者进行资产配置、交易时机选择和风险控制。教育和培训：作为金融工程、量化投资等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场数据和预测方法。此数据集特别适合用于探索多种技术指标对资产价格的影响，构建和评估预测模型的性能，并优化量化交易策略，帮助用户实现更精准的投资决策和风险管理。