股票市场情绪与价格预测数据集_Stock_Market_Sentiment_and_Price_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 情绪分析, 价格预测, 情感分析, 文本挖掘, 技术指标, 时间序列分析, 金融数据
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体（如Twitter等）的情绪数据和股票市场价格数据，旨在用于研究股票价格与市场情绪之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年1月2日至2020年12月31日。
地理范围：数据主要关注美国股票市场，包括苹果（AAPL）、亚马逊（AMZN）和谷歌（GOOG）等股票。
数据维度：数据集包含以下关键数据项：
Date：日期。
Ticker：股票代码。
sentiment_score_mean, sentiment_score_sum, sentiment_score_count：基于社交媒体文本计算的情绪得分，包括均值、总和及计数。
wt_sentiment_score_mean, wt_sentiment_score_sum：加权情绪得分。
wt_anger_mean, wt_anticipation_mean, ... , wt_trust_mean：基于情绪分析的加权情绪指标，反映愤怒、期待、厌恶、恐惧、喜悦、爱、乐观、悲观、悲伤、惊讶和信任等情绪的平均水平。
close, open, volume：股票的收盘价、开盘价和交易量。
log_ret, log_volume_change：对数收益率和对数交易量变化。
log_ret_binary, log_volume_change_binary：对数收益率和对数交易量变化的二元分类结果。
target：股票价格的预测目标变量。
middle_band, upper_band, lower_band：布林带指标。
macd, mac_h, macd_s：移动平均收敛散度指标。
rsi：相对强弱指标。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：final_df.csv（包含上述所有变量），tweetnlp_sentiment_emotion.csv（包含推文的情绪和情感分析结果）。数据已进行标准化和清洗，便于分析。
该数据集适合用于金融市场分析、情绪分析、时间序列预测和量化投资策略的研究。
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、计算机科学和市场营销等领域的学术研究，如情绪对股票价格的影响、基于情绪的交易策略、自然语言处理在金融领域的应用等。
行业应用：为金融机构、投资公司和量化交易平台提供数据支持，特别是在风险管理、投资组合构建、算法交易和市场预测方面。
决策支持：支持投资决策制定和风险评估，帮助投资者理解市场情绪，优化投资组合，提升交易策略的盈利能力。
教育和培训：作为金融分析、数据科学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金融市场动态，掌握数据分析和建模技能。
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，建立预测模型，并评估不同交易策略的有效性，从而帮助用户实现风险控制和收益最大化。
