five

Yahoo Finance Historical Data|股票市场数据集|金融数据数据集

收藏
finance.yahoo.com2024-10-23 收录
股票市场
金融数据
下载链接:
https://finance.yahoo.com/lookup
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含来自Yahoo Finance的历史股票数据,涵盖了股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等信息。数据集的时间跨度从2000年1月至今,提供了全球多个市场的股票数据。
提供机构:
finance.yahoo.com
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Yahoo Finance Historical Data数据集是通过从Yahoo Finance平台自动抓取和整理历史金融数据构建而成。该数据集涵盖了全球多个市场的股票、债券、外汇和商品等金融工具的历史价格、交易量和其他相关财务指标。数据抓取过程采用定时任务,确保数据的实时性和准确性。通过API接口和数据清洗技术,确保数据的一致性和完整性。
特点
Yahoo Finance Historical Data数据集具有广泛的市场覆盖和丰富的数据维度。其特点包括高频率的更新、多样的金融工具类型以及详尽的历史数据记录。此外,该数据集还提供了多种财务指标和市场事件的标注,便于用户进行深入的金融分析和模型构建。数据的可扩展性和灵活性也使得其适用于多种金融研究和应用场景。
使用方法
Yahoo Finance Historical Data数据集适用于金融分析师、量化交易员和学术研究人员。用户可以通过API接口或直接下载数据文件进行访问。在实际应用中,该数据集可用于构建金融模型、进行市场趋势分析、评估投资策略以及进行学术研究。用户需根据具体需求选择合适的时间范围和金融工具类型,并结合其他数据源进行综合分析,以提高研究结果的准确性和可靠性。
背景与挑战
背景概述
Yahoo Finance Historical Data数据集是由Yahoo Finance平台提供的金融市场历史数据集合,涵盖了股票、债券、外汇等多种金融工具的历史交易信息。该数据集的构建始于20世纪末,随着互联网技术的普及和金融市场的全球化,Yahoo Finance逐渐成为投资者和研究者获取实时和历史金融数据的重要来源。通过提供详细的交易记录、价格变动和市场指标,该数据集为金融分析、投资策略制定以及市场行为研究提供了宝贵的数据支持。
当前挑战
尽管Yahoo Finance Historical Data数据集在金融领域具有广泛的应用,但其构建过程中也面临诸多挑战。首先,数据的真实性和准确性是核心问题,任何微小的数据错误都可能导致分析结果的偏差。其次,数据集的更新频率和覆盖范围需要不断调整,以适应快速变化的金融市场。此外,数据的安全性和隐私保护也是不容忽视的挑战,尤其是在涉及大量敏感金融信息时。最后,如何有效地整合和处理海量的历史数据,以支持复杂的数据分析和模型构建,也是该数据集面临的重要技术难题。
发展历史
创建时间与更新
Yahoo Finance Historical Data数据集自2000年代初开始创建,其初始版本主要涵盖了股票市场的基本历史数据。随着时间的推移,该数据集不断更新,目前涵盖了全球多个市场的股票、债券、外汇和商品的历史数据,更新频率通常为每日一次。
重要里程碑
Yahoo Finance Historical Data数据集的重要里程碑之一是其在2008年全球金融危机期间的数据记录,这一时期的数据为金融研究提供了宝贵的历史视角。此外,2010年代中期,该数据集开始整合更多国际市场的数据,使其成为全球金融研究的重要资源。近年来,随着金融科技的发展,Yahoo Finance Historical Data数据集也逐渐增加了对加密货币和区块链相关数据的覆盖,进一步扩展了其应用领域。
当前发展情况
当前,Yahoo Finance Historical Data数据集已成为金融分析和投资决策的重要工具,广泛应用于学术研究、金融机构和投资公司。其丰富的历史数据和实时更新功能,为市场趋势分析、风险评估和投资策略制定提供了坚实的基础。此外,随着大数据和人工智能技术的发展,该数据集的应用场景也在不断扩展,包括机器学习模型的训练和验证,以及金融市场的预测分析。Yahoo Finance Historical Data数据集的持续发展,不仅推动了金融领域的技术创新,也为全球经济的稳定和发展做出了重要贡献。
发展历程
  • Yahoo Finance首次推出历史数据服务,为用户提供股票、基金等金融产品的历史价格数据。
    2000年
  • Yahoo Finance历史数据服务扩展至全球市场,涵盖更多国家和地区的金融产品数据。
    2005年
  • Yahoo Finance历史数据服务引入API接口,方便开发者获取和分析金融数据。
    2010年
  • Yahoo Finance历史数据服务增加实时数据更新功能,提升数据时效性和准确性。
    2015年
  • Yahoo Finance历史数据服务进一步优化,提供更多维度的数据分析工具和可视化功能。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在金融分析领域,Yahoo Finance Historical Data数据集被广泛用于股票市场的历史数据分析。研究者们利用该数据集进行时间序列分析,以揭示股票价格的趋势和波动模式。通过分析历史交易数据,投资者和分析师能够更好地理解市场行为,从而制定更为精准的投资策略。
解决学术问题
Yahoo Finance Historical Data数据集在金融经济学研究中解决了多个关键问题。首先,它为研究市场有效性假说提供了实证数据支持,帮助学者们验证市场是否在信息披露后迅速调整价格。其次,该数据集还用于波动性建模,帮助研究者理解市场风险的动态变化。此外,它还为行为金融学的研究提供了丰富的数据资源,有助于揭示投资者行为对市场价格的影响。
衍生相关工作
基于Yahoo Finance Historical Data数据集,研究者们开展了多项经典工作。例如,一些学者利用该数据集开发了新的波动率预测模型,显著提高了市场风险预测的准确性。此外,该数据集还激发了关于市场微观结构的研究,探讨交易量与价格变动之间的关系。这些衍生工作不仅丰富了金融理论,也为实际金融市场操作提供了有力支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

MeSH

MeSH(医学主题词表)是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念,用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息,广泛应用于医学文献的分类和检索。

www.nlm.nih.gov 收录

中国劳动力动态调查

“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。

中国学术调查数据资料库 收录

UAVDT Dataset

The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.

datasetninja.com 收录

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

ShapeNet

ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型,其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格,分为 16 个常见对象类(即桌子、椅子、平面等)。每个形状基本事实包含 2-5 个部分(总共 50 个部分类)。

OpenDataLab 收录