股票价格预测基于小波变换的多分辨率分析数据集-2011至2021年-mishra5001
数据来源：互联网公开数据
标签：股票价格,预测,小波变换,MODWT,时间序列分析,金融数据,市场趋势,金融研究
数据概述：
本数据集包含2011年至2021年间多个股票的每日价格数据，旨在支持使用最大重叠离散小波变换（MODWT, Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform）进行股票价格预测的研究。数据集字段包括：
Symbol：股票代码
t：记录时间戳
o：开盘价
c：收盘价
h：最高价
l：最低价
v：成交量
数据来源于互联网公开数据源，经过整理和格式化，适用于进一步的数据分析和模型构建。
数据用途概述：
该数据集适用于金融数据分析、股票价格预测模型的开发与验证、市场趋势研究、投资策略优化等多种场景。研究者可以利用此数据集中的价格时间序列进行小波变换分解，提取不同分辨率下的市场特征；金融分析师可以基于分解结果构建预测模型，辅助投资决策；学术界则可用于验证小波变换在金融时间序列分析中的有效性。
通过应用最大重叠离散小波变换（MODWT），研究者能够将股票的开盘价和收盘价分解为近似分量和细节分量，从而深入了解价格波动的多尺度特性，并在此基础上构建预测模型。此外，该数据集还适合用于金融教学和研究，帮助学生和研究人员掌握小波变换在金融市场的应用方法。
