five

Hang Seng Index|股票市场数据集|指数数据集

收藏
www.hsi.com.hk2024-10-29 收录
股票市场
指数
下载链接:
https://www.hsi.com.hk/eng
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
恒生指数(Hang Seng Index)是香港股市的主要股票市场指数,由恒生银行旗下的恒生指数有限公司编制。该指数涵盖了香港股票市场中最具代表性的50家上市公司,反映了香港股市的整体表现。
提供机构:
www.hsi.com.hk
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
恒生指数(Hang Seng Index)数据集的构建基于香港交易所上市公司的股票价格和交易量。该数据集涵盖了自1969年以来的每日交易数据,包括开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等关键指标。数据来源主要为香港交易所的官方发布,确保了数据的准确性和权威性。通过定期更新和校验,确保了数据集的时效性和可靠性。
特点
恒生指数数据集具有显著的市场代表性和历史连续性。作为香港股市的核心指标,该数据集反映了香港经济和金融市场的动态变化。其特点在于包含了多个行业和板块的数据,能够全面展示市场的多样性和复杂性。此外,数据集的高频率更新和详细的历史记录,为研究者提供了丰富的分析素材。
使用方法
恒生指数数据集适用于多种金融分析和研究场景。研究者可以利用该数据集进行时间序列分析,预测市场趋势和波动。同时,该数据集也可用于构建投资组合模型,评估不同资产的风险和收益。此外,通过对历史数据的回溯分析,可以揭示市场规律和投资者行为模式,为决策提供科学依据。
背景与挑战
背景概述
恒生指数(Hang Seng Index)是由香港恒生银行于1969年创建的股票市场指数,旨在反映香港股票市场的整体表现。该指数由恒生指数有限公司维护,涵盖了香港股票市场中最具代表性的50家上市公司。恒生指数的创建不仅为投资者提供了一个衡量市场表现的基准,还为学术研究和政策制定提供了宝贵的数据支持。其影响力不仅限于香港,还扩展至全球金融市场,成为亚洲乃至全球投资者关注的焦点。
当前挑战
恒生指数的构建与维护面临多重挑战。首先,指数成分股的选取需平衡行业代表性与市场流动性,确保指数的准确性与实用性。其次,随着市场环境的变化,指数成分股的调整需及时反映市场动态,这对数据处理与分析提出了高要求。此外,全球经济波动与地缘政治风险对指数的稳定性构成威胁,如何在复杂多变的市场环境中保持指数的可靠性,是恒生指数面临的重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
恒生指数(Hang Seng Index)创建于1969年11月24日,由恒生银行全资附属公司恒生指数有限公司负责计算及按季检讨,公布成份股调整。自创建以来,该指数已成为香港股市的重要风向标,定期进行更新以反映市场动态。
重要里程碑
恒生指数的重要里程碑包括1985年引入分类指数,分为金融、公用事业、地产和工商业四大类,以更精确地反映不同行业的表现。1992年,恒生指数首次突破10000点大关,标志着香港股市的成熟与国际化。2006年,恒生指数公司推出H股指数,进一步扩大了指数的覆盖范围,涵盖了在香港上市的中国内地企业。
当前发展情况
当前,恒生指数已成为全球金融市场的重要参考指标之一,不仅在香港本地具有广泛影响力,也在国际投资者中享有高度认可。随着中国内地与香港金融市场的进一步融合,恒生指数的成分股结构和计算方法也在不断优化,以更好地反映大中华地区的经济动态。此外,恒生指数公司还推出了多个衍生指数,如恒生中国企业指数和恒生科技指数,以满足不同投资者的需求,进一步巩固了其在金融数据领域的领先地位。
发展历程
  • 恒生指数首次发布,作为香港股市的主要基准指数,反映香港股市的整体表现。
    1964年
  • 恒生指数正式开始每日发布,成为香港金融市场的重要参考指标。
    1969年
  • 恒生指数进行重大调整,引入四个分类指数,包括金融、公用事业、地产和工商业,以更全面地反映香港经济的不同方面。
    1985年
  • 恒生指数的成分股数量从33只增加到38只,以更好地代表香港股市的多样性。
    1992年
  • 恒生指数再次调整,成分股数量增加到50只,进一步扩大了指数的代表性。
    2006年
  • 恒生指数推出恒生中国企业指数(HSCEI),专门追踪在香港上市的中国内地企业表现。
    2012年
  • 恒生指数公司推出恒生科技指数,聚焦于香港上市的科技公司,反映科技行业的动态。
    2018年
常用场景
经典使用场景
恒生指数数据集在金融领域中被广泛用于分析香港股市的整体表现。研究者常利用该数据集进行时间序列分析,以揭示市场趋势、波动性及周期性特征。此外,恒生指数数据集还用于构建和验证金融模型,如资本资产定价模型(CAPM)和风险管理模型,从而为投资者提供决策支持。
衍生相关工作
基于恒生指数数据集,研究者开发了多种金融工具和模型。例如,衍生品市场中的恒生指数期货和期权合约,为投资者提供了对冲和投机的机会。此外,学术界还基于该数据集开展了关于市场微观结构、行为金融学和机器学习在金融预测中的应用研究,进一步丰富了金融理论和实践。
数据集最近研究
最新研究方向
在金融领域,恒生指数(Hang Seng Index)作为香港股市的重要风向标,其数据集的研究近年来聚焦于市场波动性与宏观经济指标的关联分析。研究者们通过高频数据和机器学习算法,深入探讨了指数波动与全球经济事件、政策变动及市场情绪之间的复杂关系。这些研究不仅有助于投资者更精准地预测市场走势,也为政策制定者提供了量化分析工具,以评估经济政策的市场影响。此外,随着大数据和人工智能技术的融合,恒生指数数据集在风险管理和智能投资策略中的应用也日益受到关注,推动了金融科技领域的创新与发展。
相关研究论文
  • 1
    The Hang Seng Index: A Comprehensive ReviewHang Seng Indexes Company Limited · 2010年
  • 2
    The Impact of the Hang Seng Index on Global Financial MarketsUniversity of Hong Kong · 2021年
  • 3
    Predicting Stock Market Movements Using the Hang Seng IndexHong Kong Polytechnic University · 2020年
  • 4
    The Role of the Hang Seng Index in Portfolio DiversificationChinese University of Hong Kong · 2019年
  • 5
    The Hang Seng Index and Its Correlation with Other Major IndicesCity University of Hong Kong · 2022年
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  4098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

poi

本项目收集国内POI兴趣点,当前版本数据来自于openstreetmap。

github 收录

UniMed

UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集,包含超过530万张图像-文本对,涵盖六种不同的医学成像模态:X射线、CT、MRI、超声、病理学和眼底。该数据集通过利用大型语言模型(LLMs)将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式,并结合现有的医学领域的图像-文本数据,以促进可扩展的视觉语言模型(VLM)预训练。

github 收录

ChemBL

ChemBL是一个化学信息学数据库,包含大量生物活性数据,涵盖了药物发现和开发过程中的各种化学实体。数据集包括化合物的结构信息、生物活性数据、靶点信息等。

www.ebi.ac.uk 收录

GME Data

关于2021年GameStop股票活动的数据,包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。

github 收录

中国行政区划shp数据

   中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据,目前不同来源的全国行政区划数据非常多,但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此,锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础,辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据,参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础,具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。   中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日,包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图,按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日,我国共有34个省级单位,分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日,我国共有333个地级单位,分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟,其中38个矢量要素未纳入统计(比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等)。截止2023年1月1日,我国共有2843个县级单位,分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区,其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴(比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等)。

CnOpenData 收录