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

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