印度内幕交易模式及预测分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：内幕交易,SEC文件,美国股市,数据预处理,时间序列分析,网络分析,预测模型,交易模式,股票价格,行业分布
数据概述：
本数据集基于美国证券交易委员会（SEC）Form 4文件，收录了超过500,000条内幕交易记录，涵盖了1963年至2021年间的数据。数据集包含了内幕交易的相关信息，如交易量、买卖模式、主要内幕人士和公司，以及交易代码和分布情况。通过对这些数据的预处理和深入分析，数据集揭示了内幕交易的特点、季节性趋势及其对短期股票价格变动的预测能力。
数据用途概述：
该数据集适用于内幕交易行为研究、股票市场预测、金融风险管理等场景。研究人员可以通过数据分析和统计方法，了解内幕交易的特征和模式；交易者可以利用预测模型进行短期股票价格预测；监管机构可以借助数据识别潜在的内幕交易行为，以维护市场公平性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解内幕交易对金融市场的影响。
