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license: mit
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- financial-data
datasets:
- custom
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# Polymarket ML Dataset

## 数据集描述

Polymarket 时间序列预测数据集，用于训练 WaveNet 模型。

## 数据集结构

- **ml_dataset.parquet**: 主数据集文件（Parquet格式）
  - 特征维度: (n=4, m=1) 滑动窗口
  - 15个因子特征
  - 1个时间步预测标签

- **market_stats.csv**: 市场统计信息

## 数据格式

### 特征列
- `segment_0_*` 到 `segment_3_*`: 4个时间窗口的特征（每个窗口15个因子）
- 共 60 个特征列

### 标签列
- `response_zscore_t1`: 未来1个时间步的标准化响应值

## 使用示例

```python
import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_parquet('ml_dataset.parquet')

# 查看数据形状
print(f"数据集大小: {len(df)} 条")
print(f"特征列数: {len([c for c in df.columns if c.startswith('segment_')])}")
print(f"标签列数: {len([c for c in df.columns if c.startswith('response_zscore_t')])}")
```

## 数据来源

- 来源: Polymarket 市场数据
- 处理时间: 2024-11-06
- 参数: n=4, m=1

## 许可证

MIT License