股票价格预测数据集StockPriceForecastingDataset-sitihafijahzahras
数据来源：互联网公开数据
标签：股市，股票价格，数据集，时间序列，金融分析，机器学习，预测模型，投资决策
数据概述： 该数据集包含股票价格的历史记录，适用于股票价格预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围： 数据涵盖了全球多个股票市场，包括美国，中国，欧洲等主要市场的股票数据。
数据维度： 数据集包括每日股票交易数据，涵盖日期，股票代码，开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量等变量。还包括用于预测模型的财务指标，宏观经济指标等。
数据格式： 数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于Yahoo Finance等公开数据源，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融分析，机器学习及投资决策等领域，尤其在时间序列预测，股票价格波动分析等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析： 适用于股票价格预测，市场趋势分析，投资策略研究等，如股价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用： 可以为金融行业提供数据支持，特别是在投资组合管理，风险评估和市场预测方面。
决策支持： 支持股票价格预测和投资策略优化，帮助投资者制定科学的投资决策。
教育和培训： 作为金融分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索股票价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的股价预测，优化投资组合和风险管理，提高投资回报率。
