股票市场情绪分析与价格预测数据集StockMarketSentimentAnalysisandPricePrediction-yerichonatanael
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 情绪分析, 时间序列分析, 价格预测, 金融数据, 文本情感分析, 机器学习, 交易策略
数据概述：
该数据集包含来自股票市场的数据，记录了股票价格、交易量以及与市场情绪相关的指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年1月到2014年12月的股票市场交易信息。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可以推断为某个特定的股票市场，例如美国股票市场。
数据维度：数据集包括日期（Date）、收盘价（close）、最高价（high）、最低价（low）、开盘价（open）、盈亏（margin）、交易量（Volume）、市场情绪（sentiment）以及复合情感得分（compound_score）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于金融市场公开数据和新闻媒体，并结合了情感分析技术。该数据已进行标准化和清洗，以确保数据质量。
该数据集适合用于金融市场分析、股票价格预测和情绪分析研究。
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：适用于金融学、经济学和数据科学等领域的学术研究，如市场情绪对股价的影响、基于情感分析的交易策略研究等。
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，特别是在股票价格预测、风险管理和投资组合优化方面。
决策支持：支持金融分析师和投资者的决策制定，帮助他们更好地理解市场动态和制定交易策略。
教育和培训：作为金融数据分析、时间序列分析和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市场。
此数据集特别适合用于探索市场情绪和股票价格之间的关系，并构建预测模型以优化投资决策。
