股票价格与情绪分类数据集-ahmedashrafahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：股票价格，情绪分析，数据集，金融，自然语言处理，机器学习，文本分类，市场预测
数据概述： 该数据集包含股票价格数据和相关的情绪分析结果，用于股票价格预测与市场情绪研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年至今。
地理范围：数据覆盖全球主要股票市场，包括但不限于美国，欧洲和亚洲市场。
数据维度：数据集包括股票的每日或实时的价格数据（开盘价，收盘价，最高价，最低价，成交量等），以及与股票相关的文本数据（新闻文章，社交媒体帖子，评论等）的情绪分析结果，例如情绪极性（积极，消极，中性）和情绪强度。
数据格式：数据提供CSV，JSON等格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的金融数据提供商，新闻媒体，社交媒体平台和情绪分析API，并已进行清洗和整合。
该数据集适合用于金融，自然语言处理，机器学习等领域的研究和应用，特别是在股票价格预测，情绪分析和市场风险评估等方面具有重要价值。
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：适用于股票价格预测，市场情绪分析，风险管理等学术研究，如情绪对股票价格的影响，基于情绪的交易策略等。
行业应用：可以为金融机构，投资公司，量化交易员等提供数据支持，特别是在量化投资，风险管理和市场预测方面。
决策支持：支持投资决策，风险评估和交易策略的制定，帮助用户更好地理解市场动态。
教育和培训：作为金融，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价格预测和情绪分析的方法。
此数据集特别适合用于探索市场情绪与股票价格之间的关系，帮助用户实现股票价格预测，风险管理和交易策略优化等目标，为金融市场研究和量化投资提供数据支持。
