沙特阿美股票市场数据集2011至2023年-azharsaleem
数据来源：互联网公开数据
标签：沙特阿美,股票市场,金融分析,时间序列分析,机器学习,预测模型,技术指标
数据概述：
本数据集包含从2011年至2023年沙特阿美公司（Aramco）股票的每日交易数据，数据来源于Yahoo Finance，并经过进一步处理，增加了多组工程特征，适用于金融分析、机器学习和财务预测项目。数据以沙特里亚尔（SAR）为单位，涵盖股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、股息、股票拆分等信息，并包括滞后特征、滚动窗口统计量和多种技术指标，如RSI、MACD、布林带等。
字段定义：
- Date：交易日期（ISO 8601格式）
- Open：当日股票开盘价
- High：当日股票最高价
- Low：当日股票最低价
- Close：当日股票收盘价
- Volume：当日交易量
- Dividends：当日每股股息
- Stock Splits：当日股票拆分情况
- Lag_Close：前一日收盘价
- Lag_High：前一日最高价
- Lag_Low：前一日最低价
- Rolling_Mean_7：7日收盘价移动平均
- Rolling_Std_7：7日收盘价标准差
- RSI：相对强弱指标
- MACD：移动平均收敛/发散指标
- Bollinger Bands：布林带
- Change_Close：收盘价日环比变化
- Change_Volume：交易量日环比变化
- Weekday：交易日星期几
- Month：交易日月份
- Year：交易日年份
- Quarter：交易日季度
- Volume_Normalized：标准化交易量（使用z-score标准化）
数据用途概述：
该数据集适用于多种金融和分析场景：
- 金融分析：研究历史表现、波动性和市场趋势
- 预测模型：利用滞后价格和滚动统计量预测未来股票价格
- 机器学习：构建回归模型或分类框架预测市场走势
- 深度学习：采用LSTM等网络进行复杂的时间序列预测
- 时间序列分析：深入分析趋势、季节性和周期性行为
无论是数据科学家、金融分析师还是对股市感兴趣的业余爱好者，都可以利用此数据集进行丰富的分析和模型构建。全面的数据集特征为开发稳健的预测模型提供了坚实的基础，并提供了对世界最重要石油公司之一的独特见解。
