金融市场预测模型预测结果数据集FinancialMarketPredictionModelPredictionResults-mbonyani
数据来源：互联网公开数据
标签：金融市场, 预测模型, 时间序列, 深度学习, 目标变量, 预测结果, 数据分析, 量化交易
数据概述：
该数据集包含基于金融市场预测模型生成的预测结果，以及对应的真实目标变量值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含时间戳字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容与金融市场相关。
数据维度：包括“time_id”（时间戳）、“target”（真实目标变量值）和“prediction”（模型预测值）三个主要字段。另外，还包含模型特征数据（features.npy）和相关性分析结果（best_corr.npy）。
数据格式：主要以CSV格式（simple_fc_dnn.csv）提供预测结果，以及H5格式（simple_fc_dnn_1.h5至simple_fc_dnn_5.h5）存储的模型文件，Numpy格式（.npy）存储特征数据和相关性数据，便于模型复现和分析。
来源信息：数据来源于金融市场预测模型，具体来源未明确，但已包含预测结果和模型相关文件。
该数据集适合用于金融市场预测模型效果评估、预测结果分析以及量化交易策略研究。
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：适用于金融时间序列分析、预测模型评估、机器学习模型在金融领域的应用等学术研究，如预测模型性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在量化投资、风险管理和算法交易方面。
决策支持：支持金融机构的投资决策和风险控制，辅助构建数据驱动的交易策略。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、量化投资等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解金融市场预测模型的工作原理和应用。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性和稳定性，以及探索预测值与真实值之间的关系，帮助用户优化预测模型和交易策略。
