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