金融市场股票价格与情绪分析数据集FinancialMarketStockPriceandSentimentAnalysis-yerichonatanael
数据来源：互联网公开数据
标签：股票价格, 市场情绪, 金融分析, 时间序列分析, 情感分析, 交易数据, 量化投资, 市场预测
数据概述：
该数据集包含来自金融市场的数据，记录了股票交易价格与市场情绪指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2014年1月2日到2018年12月31日。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但结合数据内容推测可能涵盖全球主要金融市场。
数据维度：数据集包括“Date”（日期）、“close”（收盘价）、“high”（最高价）、“low”（最低价）、“open”（开盘价）、“margin”（涨跌幅）、“Volume”（交易量）、“sentiment”（市场情绪，包括Neutral、Positive、Negative）、“compound_score”（复合情感得分）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为CleanDataset - Harga (1).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的金融市场数据和情绪分析平台，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于金融市场分析、股票价格预测、情绪分析等相关领域的研究。
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：适用于金融市场、量化投资、行为金融学等领域的学术研究，如股票价格预测、情绪对市场的影响分析等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司提供数据支持，特别是在量化交易策略开发、风险管理、市场预测等方面。
决策支持：支持投资决策、风险评估和交易策略的优化。
教育和培训：作为金融学、数据科学、量化投资等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场和量化分析方法。
此数据集特别适合用于探索股票价格与市场情绪之间的关系，帮助用户实现量化投资策略的构建、风险控制和市场预测精度的提升。
