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k-datasoft
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Multimodal-test-dataset

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0	[ [ 19740, 20000, 19490, 19950, 99086 ], [ 19980, 20100, 19600, 19820, 85969 ], [ 20000, 20150, 19490, 19800, 115480 ], [ 19820, 19880, 19280, 19400, 100614 ], [ 19360, 19450, 19180, 19320, 94813 ], ...	no news data
0	[ [ 46200, 47250, 46100, 47150, 25992 ], [ 47150, 47150, 45650, 46700, 20908 ], [ 46700, 47200, 46050, 47100, 24148 ], [ 47000, 47200, 45850, 45850, 21445 ], [ 45900, 46000, 44700, 45000, 22158 ], [...	no news data
0	[ [ 6040, 6050, 5960, 5970, 9522 ], [ 5970, 6020, 5950, 6000, 5155 ], [ 6010, 6020, 5960, 6010, 2949 ], [ 5980, 6010, 5960, 5990, 2476 ], [ 5960, 5990, 5850, 5890, 12300 ], [ 5890, 5980, ...	no news data
0	[ [ 1088, 1088, 1058, 1070, 22361 ], [ 1070, 1070, 1040, 1045, 40100 ], [ 1039, 1059, 1039, 1055, 49542 ], [ 1046, 1060, 1041, 1048, 20648 ], [ 1048, 1067, 1048, 1057, 18634 ], [ 1057, 1069,...	no news data
0	[ [ 45400, 45400, 44100, 44350, 113628 ], [ 44600, 44600, 43950, 44000, 73414 ], [ 44250, 44250, 43250, 43850, 120832 ], [ 44000, 44750, 43850, 44550, 76381 ], [ 44550, 44600, 44000, 44250, 71618 ], ...	no news data
0	[ [ 3640, 3650, 3590, 3650, 192429 ], [ 3650, 3650, 3535, 3540, 410309 ], [ 3545, 3645, 3525, 3645, 377160 ], [ 3655, 3685, 3590, 3605, 269175 ], [ 3615, 3615, 3470, 3495, 536271 ], [ 3520, ...	no news data
0	[ [ 5470, 5520, 5370, 5500, 18666 ], [ 5500, 5500, 5350, 5500, 11978 ], [ 5600, 5600, 5330, 5400, 19980 ], [ 5400, 5480, 5210, 5440, 45316 ], [ 5440, 5520, 5340, 5450, 21459 ], [ 5450, 5450,...	no news data
0	[ [ 11550, 11550, 11360, 11390, 28331 ], [ 11390, 11500, 11290, 11320, 17726 ], [ 11350, 11390, 11200, 11250, 21352 ], [ 11300, 11330, 11100, 11200, 24229 ], [ 11200, 11260, 11160, 11170, 20050 ], [...	no news data
0	[ [ 1573, 1586, 1558, 1576, 267663 ], [ 1590, 1590, 1539, 1559, 147852 ], [ 1554, 1558, 1528, 1556, 175986 ], [ 1546, 1552, 1520, 1547, 147268 ], [ 1547, 1547, 1513, 1516, 122220 ], [ 1516, ...	no news data
0	[ [ 9090, 9220, 8980, 9200, 80381 ], [ 9230, 9510, 8990, 9230, 85271 ], [ 9250, 9310, 9050, 9160, 65429 ], [ 9200, 9350, 9120, 9250, 75514 ], [ 9200, 9390, 9180, 9360, 39429 ], [ 9380, 9420,...	no news data
0	[ [ 4120, 4120, 4070, 4080, 8501 ], [ 4080, 4115, 4030, 4070, 42546 ], [ 4070, 4100, 4025, 4090, 21257 ], [ 4090, 4095, 4000, 4050, 22599 ], [ 4050, 4065, 4035, 4060, 8599 ], [ 4060, 4090, ...	카드론 전월比 1400억↓…스트레스 DSR 3단계 적용 전 수요쏠림 제한적: “카드사 건전성 관리·부실채권 상각 영향”[헤럴드DB][헤럴드경제=정호원 기자] 지난달 카드론 잔액이 1400억원 가량 줄어들었다. 당초 3단계 스트레스 총부채원리금상환비율(DSR) 규제에 카드론이 포함되면서 막차 수요가 쏠릴 것이라는 우려가 나왔으나, 영향이 크지 않았던 것으로 분석된다.22일 여신금융협회에 따르면 9개 카드사(롯데·BC·삼성·신한·우리·하나·현대·KB국민·NH농협카드)의 6월 말 카드론 잔액은 42조5148억원으로 전월(42조6571억원) 대비 1423억원 가량 줄었다.카...
0	[ [ 5600, 5640, 5530, 5570, 28116 ], [ 5540, 5670, 5470, 5580, 65262 ], [ 5700, 5700, 5540, 5600, 22533 ], [ 5590, 5690, 5520, 5600, 32282 ], [ 5600, 5640, 5550, 5590, 13663 ], [ 5620, 5620,...	no news data
0	[ [ 959, 989, 920, 951, 648730 ], [ 951, 951, 900, 936, 314284 ], [ 950, 950, 907, 916, 229964 ], [ 907, 948, 907, 910, 280641 ], [ 911, 918, 876, 892, 306517 ], [ 892, 918, 881, 892...	no news data
0	[ [ 4640, 4925, 4520, 4750, 112504 ], [ 4750, 4750, 4580, 4585, 60892 ], [ 4585, 4670, 4535, 4625, 29359 ], [ 4670, 4685, 4565, 4675, 45707 ], [ 4665, 4975, 4665, 4730, 189438 ], [ 4730, 477...	no news data
0	[ [ 6260, 6570, 6090, 6480, 624525 ], [ 6550, 6590, 6010, 6280, 309791 ], [ 6280, 6780, 6040, 6630, 623807 ], [ 6620, 6620, 5960, 5960, 259457 ], [ 6090, 6500, 5970, 6370, 127863 ], [ 6370, ...	no news data
0	[ [ 3465, 3465, 3390, 3445, 71914 ], [ 3575, 3600, 3280, 3380, 961401 ], [ 3350, 3425, 3325, 3325, 193853 ], [ 3310, 3390, 3310, 3365, 103714 ], [ 3330, 3410, 3325, 3400, 88703 ], [ 3380, 34...	no news data
0	[ [ 2510, 2630, 2490, 2495, 13534 ], [ 2495, 2550, 2435, 2510, 14208 ], [ 2510, 2590, 2400, 2545, 38134 ], [ 2515, 2545, 2465, 2505, 21997 ], [ 2505, 2885, 2495, 2680, 117617 ], [ 2680, 2870...	no news data
0	[ [ 7150, 7350, 7110, 7340, 32126 ], [ 7220, 7370, 7200, 7290, 43488 ], [ 7310, 7590, 7150, 7490, 44417 ], [ 7490, 7500, 7320, 7360, 21810 ], [ 7360, 7420, 7260, 7320, 26967 ], [ 7330, 7370,...	no news data
0	[ [ 2195, 2200, 2170, 2200, 140658 ], [ 2245, 2370, 2240, 2320, 1906235 ], [ 2355, 2415, 2340, 2400, 1180148 ], [ 2415, 2415, 2335, 2360, 504305 ], [ 2395, 2430, 2335, 2360, 764294 ], [ 2390, ...	no news data
0	[ [ 21900, 22100, 21800, 21950, 46100 ], [ 21900, 22000, 21650, 21750, 58744 ], [ 21800, 22450, 21750, 22350, 91699 ], [ 22350, 22350, 21950, 22000, 41281 ], [ 22000, 22200, 21800, 22050, 44980 ], [...	no news data
0	[ [ 7380, 7380, 6970, 7240, 43315 ], [ 7130, 7200, 6970, 7200, 57957 ], [ 7360, 7360, 7020, 7020, 20374 ], [ 7020, 7220, 6960, 7090, 14848 ], [ 7270, 7280, 7000, 7030, 18958 ], [ 7050, 7500,...	no news data
0	[ [ 23800, 25650, 23200, 25450, 200971 ], [ 26250, 27300, 25700, 26500, 313350 ], [ 26100, 27150, 25300, 25550, 250293 ], [ 25500, 26350, 24900, 25750, 113213 ], [ 26150, 26950, 25400, 26350, 302760 ]...	no news data
0	[ [ 69800, 70100, 68100, 68900, 53520 ], [ 68900, 69100, 67500, 68000, 36648 ], [ 68200, 68400, 67000, 67900, 31069 ], [ 68000, 68700, 67600, 68700, 29956 ], [ 68700, 68800, 67000, 67300, 43280 ], [...	no news data
0	[ [ 9140, 9140, 9020, 9110, 14178 ], [ 9110, 9110, 9040, 9100, 15196 ], [ 9110, 9220, 9050, 9150, 16824 ], [ 9180, 9180, 9060, 9150, 22481 ], [ 9130, 9150, 9000, 9040, 28153 ], [ 9100, 9180,...	no news data
0	[ [ 1310, 1349, 1304, 1304, 64851 ], [ 1291, 1317, 1290, 1306, 36111 ], [ 1306, 1318, 1253, 1268, 63017 ], [ 1280, 1280, 1259, 1271, 30734 ], [ 1272, 1282, 1259, 1279, 33816 ], [ 1291, 1291,...	no news data
0	[ [ 411500, 414000, 406500, 408000, 5064 ], [ 409000, 409500, 403000, 403500, 5893 ], [ 403500, 404500, 399500, 404000, 5292 ], [ 404000, 408500, 400000, 408000, 6260 ], [ 406000, 408500, 402000, 403500, ...	no news data
0	[ [ 1045, 1068, 1031, 1051, 393316 ], [ 1041, 1059, 1024, 1036, 260192 ], [ 1045, 1046, 1017, 1029, 322632 ], [ 1029, 1043, 1017, 1039, 230582 ], [ 1039, 1074, 1038, 1052, 539466 ], [ 1052, ...	no news data
0	[ [ 1762, 1777, 1749, 1771, 48006 ], [ 1774, 1774, 1736, 1762, 36783 ], [ 1751, 1756, 1721, 1756, 39144 ], [ 1760, 1760, 1722, 1746, 23624 ], [ 1730, 1747, 1665, 1687, 269372 ], [ 1705, 1705...	no news data
0	[ [ 13530, 13600, 13300, 13400, 8551 ], [ 13580, 13580, 13250, 13450, 10915 ], [ 13450, 13460, 13210, 13460, 9705 ], [ 13350, 13500, 13270, 13320, 10237 ], [ 13320, 13490, 13270, 13390, 8110 ], [ ...	no news data
0	[ [ 4100, 4150, 3960, 4035, 64264 ], [ 4040, 4095, 3970, 4020, 49950 ], [ 3995, 4180, 3945, 3980, 100315 ], [ 3965, 4020, 3960, 4020, 33182 ], [ 4020, 4065, 3950, 3955, 44449 ], [ 3960, 4015...	no news data
0	[ [ 11000, 11300, 10800, 11120, 62589 ], [ 10860, 11380, 10660, 11150, 104186 ], [ 11030, 11580, 10920, 11450, 87150 ], [ 11450, 11600, 11160, 11580, 56415 ], [ 11300, 11450, 10800, 11250, 107269 ], ...	no news data
0	[ [ 500000, 505000, 478000, 485500, 316382 ], [ 475500, 481500, 468500, 470000, 211613 ], [ 475000, 479000, 470000, 477500, 187761 ], [ 480500, 485000, 460000, 466500, 83245 ], [ 462000, 466500, 453500, 461...	한국디지털에셋, 삼성화재와 ‘가상자산 전용 보험’ 체결: 최대 2000만 달러 보상한국디지털에셋, 삼성화재와 ‘가상자산 전용 보험’ 체결 이미지. 한국디지털에셋 제공해시드와 KB국민은행이 합작해 설립한 가상자산 보관·관리 전문기업 한국디지털에셋(KODA, 이하 코다)은 삼성화재와 최대 2000만 달러(한화 약 275억 원)까지 보상이 가능한 가상자산 전용 보험을 체결했다고 23일 밝혔다.이는 국내 커스터디(수탁사) 업계 최초로 금융권 수준의 내부통제와 보험 보장 체계를 동시에 갖춘 사례라는 게 회사 측 설명이다. 코다는 제도 변화에 선제적으로 대응해 업계의 새로운 표...
0	[ [ 60300, 60300, 59000, 59500, 19627 ], [ 59400, 59900, 58600, 59300, 16012 ], [ 59300, 59700, 58200, 59400, 17266 ], [ 59500, 59600, 58200, 58700, 11052 ], [ 58800, 59100, 58100, 58200, 6049 ], [ ...	no news data
0	[ [ 501, 504, 492, 501, 41496 ], [ 501, 508, 500, 504, 27951 ], [ 504, 504, 496, 497, 33105 ], [ 497, 511, 495, 495, 76026 ], [ 500, 503, 496, 497, 31132 ], [ 503, 503, 487, 494, ...	no news data
0	[ [ 37100, 37550, 36950, 37250, 100834 ], [ 36900, 37500, 36700, 37100, 133022 ], [ 37350, 37350, 36350, 37350, 117411 ], [ 37050, 37250, 36550, 36750, 164257 ], [ 36550, 37100, 36350, 36600, 98511 ],...	no news data
0	[ [ 1318, 1318, 1299, 1308, 164786 ], [ 1315, 1315, 1299, 1302, 155627 ], [ 1302, 1314, 1290, 1298, 150711 ], [ 1340, 1687, 1313, 1687, 22080395 ], [ 1781, 2190, 1737, 2190, 17409523 ], [ 2505, ...	no news data
0	[ [ 7910, 7990, 7530, 7800, 563523 ], [ 7760, 7930, 7500, 7740, 281755 ], [ 7730, 8010, 7490, 7580, 300725 ], [ 7500, 7670, 7340, 7340, 188546 ], [ 7340, 7650, 7280, 7570, 197774 ], [ 7500, ...	미래에셋생명, AI 기반 변액펀드로 운용 전략 강화: 미래에셋생명은 변액보험 펀드 운용에 인공지능(AI) 기술을 활용, 차별화된 투자전략을 펼치고 있다고 23일 밝혔다. 미래에셋생명의 변액펀드 가운데 'ETF AI MVP(적극)'와 'ETF AI MVP(중립)'는 시장 국면을 판단한 AI 신호와 로직을 바탕으로 전 세계 주식 및 채권, 대안자산에 투자한다. 미래에셋자산운용 AI솔루션본부의 AI 모델과 미래에셋생명의 자산배분 노하우가 결합된 전략으로, 단순 아웃소싱이 아닌 지속적인 논의와 연구를 통해 진화하는 전략을 구사한다. ETF AI MVP(적극)는 주식 ...
0	[ [ 162800, 165200, 161600, 164400, 39643 ], [ 164400, 165900, 161100, 164400, 34682 ], [ 166000, 174500, 165200, 169100, 73121 ], [ 169500, 173200, 168000, 171400, 40336 ], [ 169900, 169900, 162900, 166100...	no news data
0	[ [ 1495, 1495, 1470, 1490, 144659 ], [ 1490, 1493, 1480, 1486, 80603 ], [ 1494, 1494, 1477, 1486, 165346 ], [ 1493, 1493, 1482, 1489, 28936 ], [ 1495, 1501, 1485, 1500, 113926 ], [ 1500, 15...	no news data
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0	[ [ 1405, 1432, 1389, 1391, 32710 ], [ 1394, 1415, 1390, 1391, 61004 ], [ 1391, 1400, 1387, 1393, 32229 ], [ 1393, 1414, 1375, 1399, 69655 ], [ 1405, 1406, 1380, 1382, 33795 ], [ 1382, 1388,...	no news data
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0	[ [ 8570, 8590, 8530, 8590, 24608 ], [ 8590, 8590, 8500, 8560, 36780 ], [ 8560, 8580, 8490, 8550, 35104 ], [ 8550, 8570, 8470, 8530, 35289 ], [ 8550, 8620, 8540, 8540, 34686 ], [ 8580, 8580,...	no news data
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0	[ [ 935, 948, 919, 940, 279699 ], [ 940, 940, 923, 927, 97642 ], [ 912, 929, 910, 928, 360342 ], [ 1020, 1206, 994, 1015, 53544484 ], [ 1010, 1017, 960, 965, 3200637 ], [ 968, 1145, 952,...	"소문에 사고 뉴스에 팔라" 암호화폐주 대부분 급락(상보): 서클 4.81%-스트래티지 6.23%-마라 홀딩스 2.30%↓도널드 트럼프 미국 대통령이 18일(현지시간) 미국 워싱턴 백악관에서 '지니어스법'에 서명하고 있다. 2025.7.18 ⓒ 로이터=뉴스1 ⓒ News1 김경민 기자(서울=뉴스1) 박형기 기자 = "소문에 사고 뉴스에 팔라"는 월가의 격언처럼 막상 도널드 트럼프 미국 대통령이 상하 양원을 통과한 지니어스(GENIUS) 법에 서명하자 대부분 암호화폐(가상화폐) 관련주가 급락했다. 18일(현지시간) 뉴욕증시에서 미국 최대 암호화폐(가상화폐) 거래소인 코...
0	[ [ 106300, 106900, 105200, 106200, 1887 ], [ 107100, 107100, 103200, 104900, 2148 ], [ 104000, 104800, 103000, 104100, 1866 ], [ 103300, 103700, 102600, 103200, 1253 ], [ 104100, 104100, 101600, 103000, ...	no news data
0	[ [ 8500, 8630, 8480, 8580, 29144 ], [ 8580, 8600, 8520, 8570, 32880 ], [ 8540, 8640, 8540, 8570, 47474 ], [ 8550, 8630, 8540, 8610, 19341 ], [ 8650, 8650, 8570, 8620, 25545 ], [ 8610, 8730,...	no news data
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1	[ [ 35800, 36500, 35300, 36050, 150879 ], [ 36050, 38150, 35300, 37450, 267222 ], [ 38450, 38450, 36750, 37300, 119786 ], [ 37350, 37650, 36500, 37400, 72632 ], [ 36900, 38050, 36650, 37900, 121228 ],...	no news data
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0	[ [ 703, 703, 695, 703, 54956 ], [ 696, 719, 691, 718, 142228 ], [ 720, 720, 700, 715, 108879 ], [ 715, 715, 701, 706, 29167 ], [ 713, 713, 693, 704, 45055 ], [ 704, 713, 694, 703, ...	no news data
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0	[ [ 7010, 7030, 6920, 6960, 59938 ], [ 6960, 7130, 6910, 7080, 74365 ], [ 7080, 7080, 6900, 7020, 78196 ], [ 7030, 7060, 6900, 6980, 52350 ], [ 6910, 7100, 6910, 6990, 74389 ], [ 6990, 7090,...	no news data
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0	[ [ 4850, 4850, 4780, 4820, 18059 ], [ 4820, 5200, 4765, 4820, 338485 ], [ 4835, 4880, 4790, 4835, 27102 ], [ 4905, 4945, 4855, 4915, 53427 ], [ 4915, 4920, 4800, 4840, 38280 ], [ 4840, 4895...	no news data
0	[ [ 11250, 11290, 11100, 11160, 62350 ], [ 11230, 11230, 10900, 11100, 82564 ], [ 11070, 11120, 10790, 10850, 57972 ], [ 10840, 10890, 10750, 10780, 46540 ], [ 10860, 11000, 10670, 10770, 65920 ], [...	no news data
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0	[ [ 9240, 9310, 9160, 9180, 649018 ], [ 9200, 9230, 9020, 9210, 944800 ], [ 9210, 9320, 9150, 9210, 885944 ], [ 9230, 9260, 9110, 9170, 916818 ], [ 9180, 9330, 9060, 9110, 1081577 ], [ 9170, ...	no news data
0	[ [ 3030, 3030, 2975, 2990, 63476 ], [ 3025, 3540, 2975, 3080, 4060488 ], [ 3130, 3175, 3080, 3080, 527894 ], [ 3120, 3140, 3045, 3065, 282973 ], [ 3080, 3100, 2980, 3000, 206943 ], [ 2990, ...	no news data
0	[ [ 510, 574, 471, 497, 42139548 ], [ 497, 519, 465, 465, 5887809 ], [ 470, 502, 458, 466, 2223834 ], [ 468, 510, 468, 487, 4274685 ], [ 486, 495, 463, 468, 1761591 ], [ 468, 471, 442, ...	no news data
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0	[ [ 7170, 7200, 7030, 7070, 326261 ], [ 7110, 7130, 6940, 7030, 385144 ], [ 7090, 7090, 6600, 7090, 795089 ], [ 7060, 7190, 7020, 7090, 433198 ], [ 7150, 7830, 7000, 7670, 2742036 ], [ 7600, ...	no news data
0	[ [ 4890, 5050, 4750, 4830, 400973 ], [ 4835, 4950, 4755, 4760, 77545 ], [ 4805, 4860, 4725, 4810, 83944 ], [ 4810, 4840, 4685, 4705, 75202 ], [ 4730, 4730, 4605, 4685, 97212 ], [ 4700, 4760...	no news data
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0	[ [ 1650, 1780, 1630, 1701, 422867 ], [ 1702, 1715, 1680, 1697, 93612 ], [ 1697, 1717, 1680, 1709, 33928 ], [ 1709, 1724, 1670, 1676, 41878 ], [ 1678, 1774, 1666, 1710, 372739 ], [ 1735, 173...	no news data
0	[ [ 24900, 25250, 24600, 25250, 20089 ], [ 25050, 25300, 24950, 25300, 10244 ], [ 25300, 26150, 24900, 26100, 15738 ], [ 26100, 26150, 25050, 25250, 15032 ], [ 25250, 25300, 24450, 24850, 13645 ], [...	no news data
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End of preview. Expand in Data Studio

YAML Metadata Warning:The task_ids "binary-classification" is not in the official list: acceptability-classification, entity-linking-classification, fact-checking, intent-classification, language-identification, multi-class-classification, multi-label-classification, multi-input-text-classification, natural-language-inference, semantic-similarity-classification, sentiment-classification, topic-classification, semantic-similarity-scoring, sentiment-scoring, sentiment-analysis, hate-speech-detection, text-scoring, named-entity-recognition, part-of-speech, parsing, lemmatization, word-sense-disambiguation, coreference-resolution, extractive-qa, open-domain-qa, closed-domain-qa, news-articles-summarization, news-articles-headline-generation, dialogue-modeling, dialogue-generation, conversational, language-modeling, text-simplification, explanation-generation, abstractive-qa, open-domain-abstractive-qa, closed-domain-qa, open-book-qa, closed-book-qa, text2text-generation, slot-filling, masked-language-modeling, keyword-spotting, speaker-identification, audio-intent-classification, audio-emotion-recognition, audio-language-identification, multi-label-image-classification, multi-class-image-classification, face-detection, vehicle-detection, instance-segmentation, semantic-segmentation, panoptic-segmentation, image-captioning, image-inpainting, image-colorization, super-resolution, grasping, task-planning, tabular-multi-class-classification, tabular-multi-label-classification, tabular-single-column-regression, rdf-to-text, multiple-choice-qa, multiple-choice-coreference-resolution, document-retrieval, utterance-retrieval, entity-linking-retrieval, fact-checking-retrieval, univariate-time-series-forecasting, multivariate-time-series-forecasting, visual-question-answering, document-question-answering, pose-estimation

KRX Investment Warning Prediction Dataset (OHLCV + Korean News)

Dataset Summary

This dataset is a test dataset for predicting Investment Warning (투자주의종목) designations in the Korean stock market (KRX).
It contains raw daily OHLCV price data and Korean news text (title + body), designed for multimodal anomaly detection / binary classification.

Important: No technical indicators are included, and no normalization/scaling is applied.

Date range: 2025-07-01 ~ 2025-09-30
Prediction horizon: whether a stock will be designated as an investment warning within the next 1 trading day

Task

Binary classification:

Label 0: Normal trading (no investment warning designation within the next 1 trading day)
Label 1: Investment warning designation (within the next 1 trading day)

Label Alignment

For each (ticker, date=t), set label=1 if the stock is designated as an investment warning on t+1 (the next trading day).

Data Sources

Source	Description
Stock Prices	Daily OHLCV data for KRX listed stocks
Investment Warning	KRX investment warning designation history (labels)
News	Korean news articles per stock (title + body)

Dataset Format

This dataset is structured to be used directly with Hugging Face datasets, and consists of three columns:

labels: Binary label (0 or 1)
time_series: Price time-series information (OHLCV)
texts: Korean news text mapped to the corresponding stock (title + body)

The exact internal structure of time_series and texts (e.g., list/dict formats, sequence length, date ordering) follows the dataset schema.
In general, time_series is provided as a fixed-length historical window, and texts contains news from the same date (or window period), either concatenated or stored as a list.

Example (Conceptual)

labels: 0 or 1
time_series: [[open, high, low, close, volume], ...]
texts: ["article1 ...", "article2 ..."]

Feature Details

Price (OHLCV) — `time_series`

OHLCV is provided as raw daily bars.
No technical indicators (e.g., RSI, MACD) are included.
No normalization/scaling is applied.
Currency unit: KRW
Volume: number of shares (not value)

News — `texts`

News is mapped to tickers via an exact ticker-code mapping.
Deduplication has been applied.
Each news item includes title + body (stored as a single string or list depending on schema).