中国股票市场历史交易数据分析数据集_China_Stock_Market_Historical_Trading_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 交易数据, 金融分析, 时间序列, 股票价格, 量化交易, 风险评估, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自中国股票市场的历史交易数据，记录了股票的每日交易情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从具体起始日期到具体结束日期（需根据实际数据确定）。
地理范围：数据覆盖中国股票市场，包括上海证券交易所和深圳证券交易所的股票。
数据维度：数据集包括“date”（日期）、“code”（股票代码）、“open”（开盘价）、“high”（最高价）、“low”（最低价）、“close”（收盘价）、“back_adjfactor”（复权因子）、“volume”（成交量）、“money”（成交额）、“dealnum”（成交笔数）、“adj_close”（复权收盘价）、“return”（日收益率）、“close_last”（前一交易日收盘价）、“lnxclose”（收盘价的自然对数）、“lnyclose”（前一交易日收盘价的自然对数）、“diffln”（对数收益率）、“stdclose_60/30/10”（60/30/10日收盘价标准差）、“volitality_60/30/10”（60/30/10日波动率）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含df_test.csv, df_train.csv和Data_Daily_Processed_all.csv三个文件，便于数据分析和处理。数据集中还包含data_info.json文件，可能包含关于数据的元信息。数据已进行预处理，包含计算衍生变量，如对数收益率和波动率。
来源信息：数据来源于公开的股票市场交易数据，已进行标准化处理和清洗。
该数据集适合用于金融市场分析、股票价格预测、风险管理以及量化交易策略的研究。
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：适用于金融学、经济学等领域的学术研究，如股票价格预测、市场效率分析、投资组合构建等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司提供数据支持，特别是在量化投资、风险管理、策略回测等方面。
决策支持：支持投资决策、风险评估和投资组合优化。
教育和培训：作为金融工程、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股票市场交易数据。
此数据集特别适合用于探索股票价格的波动规律、评估投资组合的风险收益特征，以及开发量化交易策略，帮助用户优化投资决策、提升投资回报。
