股市交易预测数据集FurkanArslanStockMarketPredictionDataset-furkanarslanns
数据来源：互联网公开数据
标签：股市交易，数据集，时间序列，机器学习，金融分析，经济学，商业智能，预测模型
数据概述：该数据集为 Furkan Arslan 项目的一部分，主要记录了股市的交易数据，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：数据覆盖了多个股票交易所，具体包括美国纳斯达克，纽约证券交易所等。
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。还包括预测所需的历史交易数据和技术指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于金融行业的股票价格预测，市场趋势分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测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，市场波动分析，技术指标研究等研究，如市场趋势预测，投资策略分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在投资组合管理，风险管理，交易策略制定方面。
决策支持：支持股市交易预测和策略优化，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市交易预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的股票价格预测，优化投资组合管理和交易策略，提高投资回报率。
