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？
Australian Securities Exchange (ASX) Data|股票交易数据集|金融数据数据集
收藏www.asx.com.au2024-10-29 收录
下载链接：
https://www.asx.com.au/data/historical-data.htm
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含澳大利亚证券交易所（ASX）的股票交易数据，包括股票代码、交易日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等信息。
提供机构：
www.asx.com.au
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
澳大利亚证券交易所（ASX）数据集的构建基于ASX提供的实时和历史市场数据。该数据集涵盖了股票、债券、期权等多种金融工具的交易信息，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等关键指标。数据采集过程严格遵循金融市场的数据标准和规范，确保数据的准确性和完整性。通过自动化数据抓取和清洗流程，ASX数据集能够实时更新，为研究者和投资者提供最新的市场动态。
特点
ASX数据集以其高频率的更新速度和广泛的覆盖范围著称。该数据集不仅包含基础的市场交易数据，还提供了丰富的衍生指标，如移动平均线、相对强弱指数等，以支持更深入的技术分析。此外，ASX数据集还具备高度的可扩展性，能够根据用户需求定制化地提供特定时间段或特定金融工具的数据，满足不同研究场景的需求。
使用方法
ASX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市场趋势分析、投资策略模拟和风险评估。投资者则可以通过分析历史数据，制定更为科学的投资决策。使用ASX数据集时，用户需具备一定的金融数据处理能力，以有效提取和分析数据。此外，ASX数据集还支持与其他金融数据库的集成，进一步扩展其应用范围。
背景与挑战
背景概述
澳大利亚证券交易所（Australian Securities Exchange, ASX）数据集是金融领域中一个重要的资源，由ASX及其合作机构创建，旨在提供澳大利亚股票市场的全面数据。该数据集包含了从股票交易到公司财务报告的广泛信息，为研究人员和投资者提供了深入分析市场动态的工具。自创建以来，ASX数据集已成为研究金融市场行为、风险管理和投资策略的重要基础，对学术界和业界产生了深远影响。
当前挑战
尽管ASX数据集在金融研究中具有重要地位，但其构建和使用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的高频性和复杂性使得数据清洗和处理成为一项艰巨任务。其次，市场行为的动态变化要求数据集不断更新，以保持其时效性和准确性。此外，数据隐私和安全问题也是不容忽视的挑战，尤其是在涉及敏感财务信息时。最后，如何有效地整合和分析这些大规模数据，以提取有价值的见解，是研究人员和分析师面临的另一大难题。
发展历史
创建时间与更新
Australian Securities Exchange (ASX) Data 数据集的创建时间可追溯至澳大利亚证券交易所（ASX）的成立，即1987年。自那时起，该数据集持续更新，以反映澳大利亚金融市场的最新动态。
重要里程碑
ASX数据集的重要里程碑之一是2006年，当时ASX推出了实时数据服务，极大地提升了市场透明度和交易效率。此外，2017年ASX宣布计划将其核心交易系统迁移至区块链技术，这一决策标志着金融科技领域的一次重大革新，对全球金融市场产生了深远影响。
当前发展情况
当前，ASX数据集已成为全球金融研究者和投资者的重要资源，提供了包括股票、债券、衍生品等多种金融工具的详细交易数据。ASX持续优化其数据服务，引入先进的数据分析工具和人工智能技术，以支持更精准的市场预测和投资决策。这些发展不仅提升了澳大利亚金融市场的国际竞争力，也为全球金融科技的创新提供了宝贵的实践经验。
发展历程
- 澳大利亚证券交易所（ASX）数据集首次公开发布，标志着澳大利亚金融市场数据的正式记录和公开。
- ASX数据集首次应用于学术研究，特别是在金融经济学领域，为学者提供了丰富的市场数据资源。
- ASX数据集开始支持电子交易数据的记录，这是澳大利亚证券市场向现代化迈进的重要一步。
- ASX数据集的在线访问平台正式上线，使得全球用户能够实时获取澳大利亚证券市场的数据。
- ASX数据集引入了高频交易数据的记录，进一步丰富了数据集的内容和应用范围。
- ASX数据集开始支持大数据分析工具的集成，为金融科技的发展提供了数据基础。
- ASX数据集首次应用于机器学习和人工智能算法的研究，推动了金融市场的智能化分析。
- ASX数据集在全球金融市场数据共享平台中占据重要地位，成为国际金融研究的重要数据来源。
常用场景
经典使用场景
在金融领域，Australian Securities Exchange (ASX) Data 数据集被广泛用于股票市场的分析与预测。该数据集包含了澳大利亚证券交易所上市公司的历史交易数据，涵盖了股票价格、成交量、市值等关键指标。研究者利用这些数据进行时间序列分析、市场趋势预测以及投资组合优化，以揭示市场动态和潜在的投资机会。
实际应用
在实际应用中，ASX数据集被金融机构和投资者广泛用于制定投资策略和风险管理。通过对历史数据的回测，投资者可以评估不同交易策略的表现，优化投资组合，降低投资风险。此外，金融机构利用这些数据进行市场监控和预警，及时发现市场异常波动，保护投资者利益。ASX数据集的应用不仅提升了市场透明度，还促进了金融市场的稳定发展。
衍生相关工作
基于ASX数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，一些学者利用该数据集研究了高频交易对市场流动性的影响，揭示了高频交易在提升市场效率方面的积极作用。此外，还有研究探讨了市场情绪对股票价格的影响，通过分析社交媒体数据与ASX数据的关联，提出了新的市场情绪指标。这些衍生工作不仅拓展了金融研究的边界，还为实际投资决策提供了新的视角和工具。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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
HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具有从紫外到长波红外的330个光谱波段，空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理，去除了无效波段和水汽吸收波段，保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究，还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法，比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
github 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
arXiv 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
Materials Project 在线材料数据库
Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算，为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果，以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性，还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息，为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。
超神经 收录
yahoo-finance-data
该数据集包含从Yahoo! Finance、Nasdaq和U.S. Department of the Treasury获取的财务数据，旨在用于研究和教育目的。数据集包括公司详细信息、高管信息、财务指标、历史盈利、股票价格、股息事件、股票拆分、汇率和每日国债收益率等。每个数据集都有其来源、简要描述以及列出的列及其数据类型和描述。数据定期更新，并以Parquet格式提供，可通过DuckDB进行查询。
huggingface 收录