股票市场价格预测训练与测试数据集StockMarketPricePredictionTraining-TestingDataset-mayanksinghjadon
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 金融数据, 价格预测, 交易数据, 技术分析, 时间序列分析, 数据建模, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自股票市场的历史交易数据，记录了特定股票或指数的开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等信息，适用于金融市场分析和预测建模。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，通常为3个月，截止到2020年10月20日。
地理范围：数据未明确指出具体市场，但数据结构和内容符合股票市场的标准。
数据维度：数据集包括“datetime”（时间戳）、“open”（开盘价）、“high”（最高价）、“low”（最低价）、“close”（收盘价）和“volume”（交易量）等关键指标。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为训练集（data_3m_upto_20_10_Train.csv）和测试集（data_3m_upto_20_10_Test.csv），便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的股票市场交易数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于金融时间序列分析、股票价格预测、风险管理和量化交易策略的开发与研究。
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：适用于金融时间序列分析、股票市场行为研究、量化投资策略验证等学术研究。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，尤其在股票价格预测、风险评估、算法交易等方面。
决策支持：支持投资决策、风险管理和投资组合优化。
教育和培训：作为金融学、数据科学和机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场数据分析。
此数据集特别适合用于探索股票价格的波动规律，构建和验证预测模型，并评估不同交易策略的有效性，从而帮助用户提升投资决策的科学性和准确性。
