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  <dc:date>2024-10-24</dc:date>
  <dc:title>Research on the Information Content of Limit Order Book from the Perspective of Deep Learning</dc:title>
  <dc:identifier>doi:10.57760/sciencedb.10728</dc:identifier>
  <dc:language>en</dc:language>
  <dc:description>该数据集全面涵盖了本文讨论的主要研究结果。通过基于逐笔报价的库存数据重建订单簿，我们严格遵循本文第 2 章中概述的方法构建深度学习数据集，并利用该数据集来训练深度神经网络。训练完成后，我们根据输入特征的重要性对输入特征进行排序，并相应地生成相应的结果。整个数据处理过程都是使用Matlab进行的，所有处理步骤都可以在文章中找到详细的描述。此外，该数据集涵盖了 2019 年的所有交易日，并包括所有样本股票的特征重要性结果。</dc:description>
  <dc:subject>Deep learning; Information Content; Limit order book</dc:subject>
  <dc:creator>Liu Zhidong</dc:creator>
  <dc:creator>Yang Zhuo</dc:creator>
  <dc:rights>PUBLIC</dc:rights>
  <dc:rights>https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/</dc:rights>
  <dc:type>dataset</dc:type>
  <dc:publisher>Science Data Bank</dc:publisher>
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