中国A股上市公司研报分析与量化策略数据集ChinaA-ShareListedCompanyResearchReportAnalysisandQuantitativeStrategyDataset-ruiliuvincent
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 量化投资, 研报分析, 文本挖掘, 情感分析, 策略回测, 金融数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自中国A股上市公司研报的数据，记录了券商发布的研报内容及其对应的股票市场表现数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年11月4日到2022年11月4日。
地理范围：数据主要覆盖中国大陆的股票市场。
数据维度：数据集包括研报的发布日期、撰写人、研报标题、股票代码、研报正文、研报语言、研报页数、贝塔系数、未来交易日、未来收益率、行业信息、换手率等多种指标，以及对应的市场表现数据，如t+1、t+3日的收益率和超额收益率。
数据格式：数据主要以CSV和XLSX格式提供，其中CSV文件名为AShareData_(21)1104_(22)1104.csv，包含结构化数据，便于分析和处理。此外，还包含其他XLSX文件，可能包含补充信息或不同角度的数据。
来源信息：数据来源于券商公开发布的研报及相关市场数据，已进行初步处理，包括数据提取、结构化等。
该数据集适合用于量化投资策略研究、股票市场分析、文本挖掘和情感分析等领域。
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：适用于金融市场、量化投资、自然语言处理等领域的学术研究，如研报内容对股价的影响分析、基于文本的情感分析与投资策略构建等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在量化投资策略开发、风险管理、投资组合构建等方面。
决策支持：支持投资决策和投资组合优化，帮助用户构建数据驱动的投资策略。
教育和培训：作为金融工程、投资学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场、研报分析和量化投资。
此数据集特别适合用于探索研报内容与股票市场表现之间的关系，构建量化投资策略，预测股票价格走势，并评估策略的有效性。
