由掘金 A 股分钟收盘价生成。returnynoon2.pkl 与 returnynoon2.parquet 保存同一 pandas DataFrame：行索引为 Python date，列为六位股票代码， 值为小数收益率（0.01 表示 1%），保留 NaN。上传前精确校验两种格式和完整日期序列， 同一次提交发布两个数据文件及本说明。此数据集独立于 suncong/ylabels。 午间交易日 11:35 运行，使用 pandasmarketcalendars 的 SSE…
Dataset Card
由掘金 A 股分钟收盘价生成。returnynoon2.pkl 与 returnynoon2.parquet 保存同一 pandas DataFrame：行索引为 Python date，列为六位股票代码， 值为小数收益率（0.01 表示 1%），保留 NaN。上传前精确校验两种格式和完整日期序列， 同一次提交发布两个数据文件及本说明。此数据集独立于 suncong/ylabels。 午间交易日 11:35 运行，使用 pandasmarketcalendars 的 SSE 日历判断休市和数据新鲜度，只使用严格早于运行日期的行情目录；掘金数据在每日收盘后更新。 历史计算序列依据有效行情目录；定时任务另外核对最后两日与 SSE 日历一致，缺少昨日行情时失败而不回退。 保持 CSV 原始行序，按日 ffill 后对完整分钟序列执行 rolling(2).mean()； 每天按 240 行位置采样，buymin=135、sellmin=245。 均价卖出的 (卖价 - 买价) / 买价。收益率最终执行 shift(-1).iloc[:-1]。 00/60 开头代码为 9.85%，其余为 19.85%；8/9 开头代码另按 change < 100 排除。 通过 Hugging Face 下载时固定提交哈希，以复现历史版本；只反序列化可信的 Pickle。 推荐下载 returnynoon2.parquet 后使用 pandas.readparquet。
Excerpt from the card by Cong Sun.
Structure
default 1,181 rows
| Split | Rows | Size |
|---|---|---|
| train | 1,181 | 54.2 MB |
Details
- Repository
- suncong/ylabels-noon
- Publisher
- Cong Sun
- Task category
- Not stated by the source
- Tags
- finance, stocks, time-series
- Size category
- Not stated by the source
- Languages
- zh
- Revision
- e3aa9eb479353cef7198bdab0a075ef5343b9b68
- Last updated
- 2026-10-16
Files
4 files, 114.0 MB in total.
Every file
| File | Type | Size | SHA-256 |
|---|---|---|---|
| return_y_noon2.parquet | Data | 57.0 MB | 0bb7e30fdeab |
| README.md | Documentation | 2.1 KB | — |
| return_y_noon2.pkl | Other | 57.0 MB | 9c7121553b43 |
| .gitattributes | Repository | 2.5 KB | — |
License and Download
- License
- Not stated by the source
- Access
- No access gate
Released by Cong Sun through its official repository on Hugging Face.