模拟股票数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：模拟股票,蒙特卡洛模拟,历史数据,金融建模,投资分析,股票价格,时间序列
数据概述：
本数据集包含四家主要上市公司（AAPL、GOOGL、NVDA、MSFT）的历史股票数据，涵盖60天内的30分钟间隔记录。数据通过yfinance API从Yahoo Finance获取，并利用Python脚本进行分析和模拟。此外，数据集还包括1000次基于历史趋势和波动性的蒙特卡洛模拟结果，以及经过验证的模拟数据，确保其与历史数据保持统计一致性。数据结构分为历史数据、模拟数据和验证数据，分别以CSV和JSON格式存储。
数据用途概述：
该数据集适用于多种金融分析场景，包括股票价格预测、投资策略测试、风险评估、金融建模和算法交易开发。研究人员可利用历史数据和模拟数据进行时间序列分析，探索股票价格的波动规律；投资机构可基于数据优化投资组合，评估潜在风险；教育机构可将其用于金融课程教学，帮助学生理解股票市场的动态变化。此外，数据集还支持算法交易策略的开发与验证，为量化投资提供可靠的基础数据支持。
