金融时间序列预测数据集FinancialTimeSeriesForecastingDataset-varunsappa
数据来源：互联网公开数据
标签：金融, 时间序列, 预测, 股票, 市场, 数据分析, 机器学习, 建模
数据概述：
该数据集包含来自金融市场的时间序列数据，用于支持金融时间序列预测模型的开发与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未提供具体时间范围，但包含日期信息，可根据日期进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确指出覆盖的地理范围，但通常此类数据集可能包含全球或特定国家/地区的金融市场数据。
数据维度：数据集包含日期（date）、股票代码（symbol）以及190个特征（feature_1 至 feature_190），这些特征可能代表了不同的金融指标、市场行为或其他相关变量。
数据格式：CSV格式，包含train_dataset.csv和validation_dataset.csv两个文件，分别用于模型训练和验证。
来源信息：数据来源于公开的金融数据源或经过整理的市场数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于金融时间序列预测、风险管理、量化投资等领域的研究与应用。
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、预测模型研究，如股票价格预测、市场趋势分析等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于量化投资、风险管理、算法交易等领域。
决策支持：支持金融机构的投资决策、风险评估和策略制定。
教育和培训：作为金融工程、数据科学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分析。
此数据集特别适合用于探索金融市场变量间的复杂关系，并构建和评估各种时间序列预测模型，以提升预测精度和投资回报。
