Market Manifold 是一个面向金融市场的多资产数据分析与结构可视化项目。本人主要负责数据处理流程、指标构建、模型设计、实验分析和结果展示。项目使用 Python 对股票等金融时间序列进行清洗、标准化与滚动窗口计算，并通过相关性矩阵、距离矩阵、PCA、MDS、聚类等方法，将高维市场关系映射到低维空间，观察资产之间的结构变化、板块聚集和市场状态迁移。同时对不同时间窗口下的聚类稳定性进行评估，并生成可视化图表与关键市场快照。项目可用于市场结构研究、资产相关性分析、异常状态识别及后续量化策略研究。