苹果公司股票价格与技术指标分析数据集AppleStockPrice-TechnicalIndicators-uom190200x
数据来源：互联网公开数据
标签：股票数据, 技术分析, 量化交易, 苹果公司, 金融市场, 机器学习, 股价预测, 深度学习
数据概述：
该数据集包含关于苹果公司（AAPL）股票价格和技术指标的数据，旨在支持金融市场研究和量化分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从文件名推测，数据可能基于5分钟时间间隔。
地理范围：数据主要关注苹果公司股票在股票市场的表现。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖了以下关键维度：
AAPL_data_with_indicators.csv：包含股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价、调整后收盘价、成交量等基本价格数据，以及多种技术指标，如简单移动平均线（SMA）、加权移动平均线（wma）、指数移动平均线（ema）、线性加权移动平均线（lsma）、成交量加权移动平均线（vwma）、百分比加权移动平均线（pwma）、希尔伯特加权移动平均线（hwma）、平滑异同移动平均线（MACD）、相对强弱指标（RSI）、威廉姆斯超买超卖指标（WRSI）、力度线、信号线、资金流量指标（FI）、K线、D线、平均真实波动幅度（ATR）、阿隆指标（aroon_up, aroon_down）、变动率（ROC）和抛物线SAR指标（PSAR）。
AAPL_5_min_M_model_output.csv：包含模型输出的转折点信息。
AAPL_5_min_top_points.csv：包含股票价格的顶部点信息。
gan_output.csv：包含生成对抗网络（GAN）的输出，包含139个特征。
merged_file (1).csv：包含股票价格的时间序列数据，包括日期时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、调整后收盘价和成交量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开市场交易数据和其他技术分析数据。该数据已进行整理，并计算了多种技术指标。
该数据集适合用于金融时间序列分析、技术指标研究、量化交易策略开发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：适用于金融市场、量化投资、技术分析等领域的学术研究，如股票价格预测、技术指标有效性分析、交易策略回测等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司、量化交易员等提供数据支持，特别是在算法交易、风险管理、投资组合优化等方面。
决策支持：支持投资决策、风险评估和交易策略的制定。
教育和培训：作为金融工程、量化分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场和技术分析方法。
此数据集特别适合用于探索股票价格与技术指标之间的关系，构建预测模型，评估交易策略的有效性，并实现数据驱动的投资决策。
