股票市场投资决策排名数据集StockMarketInvestmentDecisionRankingDataset-marcogorelli
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 投资决策, 股票排名, 市场分析, 量化投资, 风险评估, 金融数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自市场公开数据与投资决策相关信息，记录了股票市场中不同股票的投资决策排名及相关财务数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2022年1月到2023年12月。
地理范围：数据覆盖美国股票市场。
数据维度：数据集包括股票代码（ID）、投资决策排名（Rank1-Rank5）、最终决策（Decision）以及股票价格（price）和日期（date）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含submission_1.csv、submission_2.csv、submission_3.csv、assets_m6(3).csv等文件，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的股票市场数据和投资决策信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于量化投资策略研究、股票市场分析、风险评估和机器学习模型构建。
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、量化投资等领域的研究，如投资组合构建、股票价格预测、风险评估等。
行业应用：可以为投资机构、量化基金等提供数据支持，特别是在投资决策分析、风险管理和策略优化方面。
决策支持：支持投资决策制定和数据驱动的投资组合优化。
教育和培训：作为金融学、投资学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场和投资决策。
此数据集特别适合用于探索股票市场投资决策的规律与趋势，帮助用户实现投资策略的优化和风险控制。
