美国股票基本面与交易数据集USStocksFundamentalandOHLCVData-mohammedobeidat

数据来源：互联网公开数据

标签：股票市场，基本面分析，数据集，交易数据，时间序列，金融分析，投资研究，机器学习

数据概述：该数据集包含来自美国股票市场的数据，记录了股票的基本面信息和交易数据。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。地理范围：数据覆盖了美国股票市场，包括纽约证券交易所和纳斯达克的主要上市公司。数据维度：数据集包括股票的每日交易数据（开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量），以及基本面数据（如市盈率，市净率，股息收益率，营收，净利润等）。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。来源信息：数据来源于美国股票市场的公开交易记录和公司财报，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于金融研究，股票市场分析，投资策略制定和机器学习模型训练等领域，特别是在股票价格预测，基本面分析和技术指标计算等任务中具有重要价值。

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：适用于股票市场研究，投资组合分析，基本面与技术面结合的研究，如股票价格走势分析，公司财务健康状况评估等。行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在股票投资，量化交易和风险管理方面。决策支持：支持股票投资决策和市场趋势预测，帮助投资者制定科学的投资策略。教育和培训：作为金融学，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股票市场分析，金融建模及相关分析方法。

此数据集特别适合用于探索股票市场的基本面与交易数据的关联性，帮助用户实现股票价格预测，投资策略优化等目标，为金融研究和投资决策提供数据支持。