全球股票市场价格预测数据集GlobalStockMarketPricePredictionDataset-motaman
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 金融数据, 价格预测, 技术指标, 宏观经济, 机器学习, 时间序列分析, 股票分析
数据概述：
该数据集包含来自多个全球股票市场的历史价格数据，用于股票价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2009年12月31日开始，数据更新频率未知，但包含多个时间点的数据。
地理范围：数据覆盖多个主要的股票市场指数，包括纽约证券交易所（NYSE）、纳斯达克（NASDAQ）、罗素指数（RUSSELL）、道琼斯工业平均指数（DJIA）等，以及其他国际市场指数。
数据维度：数据集包括多个股票市场的收盘价（Close）、交易量（Volume），以及一系列技术指标和宏观经济变量。技术指标包括动量指标（mom, mom1, mom2, mom3）、变动率（ROC_5, ROC_10, ROC_15, ROC_20）、指数移动平均线（EMA_10, EMA_20, EMA_50, EMA_200）等。宏观经济变量包括短期和长期的国债收益率（DTB4WK, DTB3, DTB6, DGS5, DGS10），以及原油、黄金、信用评级（DAAA, DBAA）、汇率（GBP, JPY, CAD, CNY）等。此外，还包括多家公司（AAPL, AMZN, GE, JNJ, JPM, MSFT, WFC, XOM）的股票数据，以及多个国际指数（FCHI, FTSE, GDAXI, DJI, HSI, IXIC, SSEC, S&P, RUT）和期货合约数据（如TE1, TE2, TE3, TE5, TE6, DE1, DE2, DE4, DE5, DE6, CTB3M, CTB6M, CTB1Y）以及外汇和商品期货数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Processed_NYSE.csv、Processed_NASDAQ.csv、Processed_RUSSELL.csv、Processed_DJI.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的股票市场数据和宏观经济数据，经过预处理，包括数据清洗、指标计算等。
该数据集适合用于金融时间序列分析、股票价格预测、量化投资策略研究，以及宏观经济与市场联动分析。
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：适用于金融领域的研究，如股票价格预测模型构建、投资组合优化、市场风险评估、宏观经济指标对股市的影响分析等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司、量化基金等提供数据支持，用于量化交易策略开发、风险管理、投资决策支持等。
决策支持：支持投资者进行股票投资决策，辅助制定投资策略，评估市场风险。
教育和培训：作为金融学、数据科学、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场运作规律，提升数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于探索股票价格的内在规律，构建预测模型，并进行市场风险评估。通过分析不同市场、行业及宏观经济因素之间的关系，帮助用户实现更精准的投资决策和风险管理。
