基于深度学习模型的特征提取数据集

预测股票市场指数的隔夜收益方向最近引起了极大关注。由于全球股票市场之间的强烈互动，一个股票市场将不可避免地受到其他股票市场的影响。为了解决上述问题，课题组将全球股票市场指数作为数据源，并提出了一种结合遗传算法的深度学习方法来预测目标股票市场指数的隔夜收益方向。课题组从全球三大金融网站之一的Investing.com收集了全球30个股票市场指数。为了避免短时间段造成的任何可能的偏差，设定了一个从2013年10月21日到2020年12月31日的长时间框架。数据量为9.80 MB。