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license: mit |
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task_categories: |
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- time-series-forecasting |
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- regression |
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tags: |
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- financial |
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- prediction-market |
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- polymarket |
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- time-series |
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size_categories: |
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- 10M<n<100M |
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# Polymarket时间序列预测数据集 |
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## 数据集描述 |
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这是一个从Polymarket提取的时间序列预测数据集，用于训练WaveNet模型预测未来市场走势。 |
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### 数据集统计 |
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- **总样本数**: 6,780,504 |
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- **特征维度**: 1,500 (100个时间段 × 15个因子) |
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- **标签维度**: 10 (预测未来10个时间段) |
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- **文件大小**: ~12.36 GB |
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- **格式**: Parquet |
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### 特征描述 |
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每个样本包含： |
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- **特征**: 100个历史时间段的15个因子特征 (1,500维) |
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- **标签**: 未来10个时间段的response_zscore (10维) |
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- **市场ID**: 标识数据来源的市场 |
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### 15个因子 |
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1. price_std_zscore - 价格标准差 |
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2. price_trend_zscore - 价格趋势 |
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3. price_skew_zscore - 价格偏度 |
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4. price_range_zscore - 价格范围 |
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5. vol_sum_abs_zscore - 成交量总和 |
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6. vol_std_zscore - 成交量标准差 |
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7. vol_flow_zscore - 成交量流 |
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8. vwap_zscore - 成交量加权平均价 |
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9. weighted_volatility_zscore - 加权波动率 |
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10. vol_price_corr_zscore - 量价相关性 |
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11. energy_zscore - 能量 |
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12. flow_ratio_zscore - 流动比率 |
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13. imbalance_intensity_zscore - 不平衡强度 |
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14. vwap_diff_prev_zscore - VWAP差分 |
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15. vwap_slope_ma5_zscore - VWAP斜率 |
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### 数据分割 |
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- **训练集**: 80% |
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- **验证集**: 10% |
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- **测试集**: 10% |
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## 使用方法 |
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### 使用Hugging Face Datasets |
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```python |
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from datasets import load_dataset |
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dataset = load_dataset("chaoleiyv/marketdata", split="train") |
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``` |
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### 直接使用Parquet文件 |
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```python |
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import pandas as pd |
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df = pd.read_parquet("ml_dataset.parquet") |
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``` |
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## 数据集结构 |
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``` |
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ml_dataset/ |
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├── ml_dataset.parquet # 完整数据集（Parquet格式） |
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└── README.md # 数据集说明 |
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``` |
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## 引用 |
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如果使用本数据集，请引用： |
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```bibtex |
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@dataset{polymarket_ml_dataset, |
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title={Polymarket时间序列预测数据集}, |
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author={chaoleiyv}, |
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year={2025}, |
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url={https://huggingface.co/datasets/chaoleiyv/marketdata} |
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} |
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``` |
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## 许可证 |
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MIT License |
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