股票价格预测-时间序列分析与LSTM模型数据集-2023年-tehminaasrar

股票价格预测-时间序列分析与LSTM模型数据集-2023年-tehminaasrar 数据来源：互联网公开数据 标签：股票,价格预测,时间序列,LSTM,金融,投资分析,机器学习 数据概述： 本数据集包含股票历史价格数据，旨在用于股票价格预测模型构建。数据来源于公开渠道，包含了股票代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等关键字段，覆盖了股票市场在一段时间内的交易信息。数据经过清洗和预处理，确保了数据的准确性和一致性，为后续的时间序列分析和机器学习模型训练提供了可靠的基础。

数据用途概述： 该数据集主要用于股票价格预测模型的构建和评估，可应用于以下场景： 1. 金融投资分析：为投资者提供股票价格预测，辅助投资决策。 2. 量化交易策略开发：基于预测结果，构建自动化交易策略。 3. 学术研究：用于时间序列分析、机器学习算法研究，以及金融市场行为研究。 4. 教学实践：为学生提供实践数据集，用于学习时间序列分析、机器学习模型等相关知识。