股票市场分钟级特征数据分析数据集StockMarketMinute-LevelFeatureAnalysisDataset-fatemehrafiei
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 量价数据, 技术指标, 机器学习, 金融分析, 股票预测, 时间序列, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自股票市场的数据，记录了股票的分钟级特征，用于市场分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年9月23日。
地理范围：数据未明确指出具体市场，但根据数据特征推测为股票市场数据。
数据维度：数据集包括多个维度，如开盘价（open）、最高价（high）、最低价（low）、收盘价（close）、成交量（volume）、目标价格（TargetPrice10）、标签（label）、颜色（color）、长度（length）、Len15、body、Body15、上影线（U-Shadow）、下影线（D-Shadow）、usf15、dsf15和相对强弱指标（RSI）等。
数据格式：CSV格式，文件名为features.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于股票市场公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于股票市场分析、量价关系研究和基于技术指标的机器学习模型构建。
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：适用于金融工程、量化交易等领域的学术研究，如股票价格预测、交易策略回测、技术指标有效性评估等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，尤其是在量化投资、算法交易、风险管理等方面。
决策支持：支持投资决策制定和交易策略优化，帮助用户更好地理解市场动态。
教育和培训：作为金融学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索股票价格的短期波动规律，验证技术指标的有效性，并构建预测模型，以提升投资决策的准确性和效率。
