股票市场历史价格分析数据集StockMarketHistoricalPriceAnalysis-shivasandeep
数据来源：互联网公开数据
标签：股票, 价格, 交易, 金融, 市场, 历史数据, 量化分析, 投资
数据概述：
该数据集包含来自股票市场的历史价格数据，记录了不同股票的每日或盘中交易价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年1月2日开始，至2018年6月5日（数据截至日期）。
地理范围：数据涵盖了不同股票的市场表现，未明确指出具体国家或地区。
数据维度：数据集包括股票代码（TICKER）、全球统一标识符（FIGI）、日期（DATE）、交易类型（TYPE）、频率（FREQUENCY）、开盘价（OPEN）、最高价（HIGH）、最低价（LOW）、收盘价（CLOSE）、交易量（VOLUME）、调整后的开盘价（ADJ_OPEN）、调整后的最高价（ADJ_HIGH）、调整后的最低价（ADJ_LOW）、调整后的收盘价（ADJ_CLOSE）、调整后的交易量（ADJ_VOLUME）、调整因子（ADJ_FACTOR）、除息（EX_DIVIDEND）和拆分比例（SPLIT_RATIO）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为stock_prices_sample.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的股票市场数据，已进行整理和标准化处理。
该数据集适合用于股票市场分析、量化交易策略开发和金融风险管理等领域。
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：适用于金融领域学术研究，如股票价格预测、市场行为分析、投资组合构建等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司和量化交易平台提供数据支持，尤其在策略回测、风险评估、量化模型构建等方面。
决策支持：支持投资决策、风险管理和资产配置，帮助投资者优化投资组合。
教育和培训：作为金融学、投资学和数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场。
此数据集特别适合用于探索股票价格的波动规律与影响因素，帮助用户实现风险控制、收益最大化等目标。
