中央财经大学 发布 FinMultiTime 数据集, 应用在 金融时间序列、多模态预测 领域

中央财经大学 本次发布的数据集 FinMultiTime, FinMultiTime是一个多模态金融时间序列数据集，首次实现了大规模的数据收集，将金融新闻、结构化财务表格、K线技术图表和股票价格时间序列四种不同的模态数据在S&P 500和HS 300两个市场进行时间对齐。该数据集涵盖了2009年至2025年间美国和中国市场的5,105只股票，总数据量达到112.6GB，提供分钟级、日级别和季度级别的数据，能够捕捉短期、中期和长期的市场信号。FinMultiTime的构建过程包括数据的收集、清洗、预处理和模态对齐，旨在为开发和验证多模态预测模型提供全面的基础。

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