股票市场历史行情与技术指标数据集StockMarketHistoricalDataandTechnicalIndicators-matheuspush
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 历史行情, 技术指标, 量价分析, 时间序列, 金融数据, 机器学习, 股市预测
数据概述：
该数据集包含股票市场的历史行情数据，并计算了多种技术指标，用于量化分析和预测建模。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从具体起始日期到具体结束日期。（请根据实际数据补充）
地理范围：数据覆盖的股票市场，如美国、中国或其他主要股票市场。（请根据实际数据补充）
数据维度：包括以下主要数据项和技术指标：
基础行情数据：开盘价（open）、最高价（high）、最低价（low）、收盘价（close）、调整后收盘价（adjusted_close）、成交量（volume）、分红金额（dividend_amount）、拆股系数（split_coefficient）、调整后开盘价（adjusted_open）、调整后最高价（adjusted_high）、调整后最低价（adjusted_low）。
技术指标：包括多种移动平均线（SMA, Simple Moving Average）、指数移动平均线（EMA, Exponential Moving Average）、三重指数移动平均线（TEMA, Triple Exponential Moving Average）、加权移动平均线（WMA, Weighted Moving Average），以及成交量相关的指标（如OBV, On Balance Volume）。此外，还包含多种类型的随机指标（STOCH），用于辅助分析市场趋势。
数据格式：CSV格式，文件名为full_dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于（请根据实际数据补充，例如：Yahoo Finance, 东方财富网等），已进行数据清洗和技术指标计算。
该数据集适合用于股票市场分析、量化交易策略开发、以及机器学习模型构建。
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：适用于金融领域的研究，如技术分析、量价关系研究、市场趋势分析等。
行业应用：可以为量化投资、程序化交易、风险管理等领域提供数据支持。
决策支持：支持投资决策、资产配置和风险控制。
教育和培训：作为金融学、量化投资等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解股票市场数据分析。
此数据集特别适合用于探索股价与技术指标之间的关系，构建预测模型，并优化交易策略。
