nick-carroll1/sp500|股票市场数据集|金融分析数据集

该数据集包含了自1970年1月1日以来，截至2022年10月29日的S&P 500指数中每只股票的每日收盘价。数据来源于Kaggle数据集，并使用PANDAS进行聚合后转换为HuggingFace数据集。数据集包含407列，指定了日期和S&P 500中股票的收盘价，但由于某些股票数据加载问题，缺少了94只股票的数据。此外，由于某些股票在1970年之前不存在，数据集中存在许多NA值。

原始信息汇总

数据集卡片 for S&P 500 数据集

数据集描述

• 数据集创建者：该数据集是通过结合当前（截至2022年10月29日）S&P 500指数中每只股票自1970年1月1日以来的每日收盘价创建的。数据来源于Kaggle数据集（https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/stock-market-data），并使用PANDAS进行聚合，然后转换为HuggingFace数据集。

数据集概述

• 数据集大小：该数据集包含407列，指定日期和相关股票的收盘价。由于加载股票数据的问题（如股票名称变更，如FB变为META），有94只股票缺失。由于一些股票在1970年之前不存在，存在许多NA值。

支持的任务和排行榜

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数据集结构

数据实例

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数据字段

• 数据类型：float64
• 字段名称：包括MMM, AOS, ABT, ABBV, ABMD, ACN, ATVI, ADM, ADBE, ADP, AAP, A, APD, AKAM, ALK, ALB, ARE, ALGN, ALLE, LNT, GOOG, MO, AMZN, AMD, AEE, AAL, AEP, AXP, AIG, AMT, AWK, AMP, ABC, AME, AMGN, APH, ADI, AON, APA, AAPL, AMAT, ANET, AJG, AIZ, T, ATO, ADSK, AZO, AVB, AVY, BAC, BAX, BDX, WRB, BBY, BIO, BIIB, BLK, BK, BA, BWA, BXP, BSX, BMY, AVGO, BR, BRO, CHRW, CDNS, CZR, CPT, CPB, COF, CAH, KMX, CAT, CBOE, CDW, CNC, CNP, CF, CRL, SCHW, CHTR, CMG, CB, CHD, CINF, CTAS, CSCO, C, CFG, CLX, CME, CMS, KO, CTSH, CL, CMCSA, CAG, COP, ED, COO, CPRT, GLW, CSGP, COST, CCI, CMI, DHI, DRI, DVA, DE, DAL, DVN, DXCM, FANG, DLR, DFS, DISH, DIS, DG, DLTR, D, DPZ, DOV, DOW, DTE, DD, EMN, ETN, EBAY, ECL, EIX, EW, EA, LLY, EMR, ENPH, EOG, EPAM, EFX, EQIX, EQR, ESS, EL, RE, ES, EXC, EXPE, EXPD, EXR, XOM, FFIV, FDS, FAST, FRT, FDX, FITB, FRC, FE, FIS, FISV, FLT, FMC, F, FTNT, FBHS, FOXA, BEN, FCX, GRMN, IT, GNRC, GD, GE, GIS, GM, GPC, GILD, GPN, HAL, HIG, HAS, HCA, HSIC, HSY, HES, HPE, HLT, HOLX, HD, HON, HRL, HST, HPQ, HUM, HBAN, HII, IBM, IEX, IDXX, ITW, ILMN, INCY, IR, INTC, ICE, IP, IPG, IFF, INTU, ISRG, IVZ, IRM, JBHT, JKHY, JNJ, JCI, JPM, JNPR, K, KEY, KEYS, KMB, KIM, KLAC, KHC, KR, LH, LRCX, LVS, LDOS, LNC, LYV, LKQ, LMT, LOW, LYB, MRO, MPC, MKTX, MAR, MMC, MLM, MA, MKC, MCD, MCK, MDT, MRK, MET, MTD, MGM, MCHP, MU, MSFT, MAA, MHK, MOH, TAP, MDLZ, MPWR, MNST, MCO, MOS, MSI, MSCI, NDAQ, NTAP, NFLX, NWL, NEM, NWSA, NEE, NI, NDSN, NSC, NTRS, NOC, NCLH, NRG, NVDA, NVR, NXPI, ORLY, OXY, ODFL, OMC, OKE, PCAR, PKG, PH, PAYX, PAYC, PNR, PEP, PKI, PFE, PM, PSX, PNW, PXD, PNC, POOL, PPG, PFG, PG, PLD, PRU, PEG, PTC, PHM, QRVO, PWR, QCOM, DGX, RL, RJF, O, REG, REGN, RF, RSG, RMD, RHI, ROK, ROL, ROP, ROST, RCL, CRM, SBAC, SLB, STX, SEE, SRE, NOW, SHW, SBNY, SPG, SWKS, SO, LUV, SWK, SBUX, STT, SYK, SIVB, SYF, SNPS, TMUS, TROW, TTWO, TRGP, TEL, TDY, TSLA, TXN, TXT, TMO, TJX, TSCO, TDG, TRV, TYL, TSN, USB, UDR, ULTA, UNP, UAL, UPS, URI, UNH, UHS, VTR, VRSN, VRSK, VZ, VRTX, VFC, V, VMC, WAB, WBA, WMT, WM, WAT, WEC, WFC, WST, WDC, WRK, WY, WHR, WMB, WTW, GWW, WYNN, XEL, XYL, YUM, ZBRA, ZBH, ZION, ZTS, Date

数据分割

• 分割：未创建数据集的分割。

数据集创建

策划理由

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源数据

• 来源：https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/stock-market-data

初始数据收集和规范化

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源语言生产者

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注释

注释过程

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注释者

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个人和敏感信息

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使用数据集的考虑

数据集的社会影响

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偏见的讨论

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其他已知限制

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附加信息

数据集策展人

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许可信息

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引用信息

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贡献

感谢@github-username添加此数据集。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过整合当前（截至2022年10月29日）S&P 500指数中每只股票自1970年1月1日以来的每日收盘价构建而成。数据源自Kaggle数据集（https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/stock-market-data），并使用PANDAS进行聚合，随后转换为HuggingFace数据集格式。

特点

该数据集包含407列，涵盖了S&P 500指数中可获取数据的股票的日期及其对应的收盘价。由于数据加载问题（如股票名称变更），有94只股票的数据缺失，且存在大量NA值，主要是因为某些股票在1970年之前尚未上市。

使用方法

用户可以通过加载该数据集进行金融分析、时间序列预测等任务。由于数据集未进行分割，用户需自行进行数据划分以适应不同的模型训练需求。数据集的特征主要为各股票的收盘价，用户可根据需要进行进一步的数据处理和特征工程。

背景与挑战

背景概述

S&P 500数据集是由Nick Carroll创建的，旨在提供自1970年1月1日以来的S&P 500指数中各股票的每日收盘价数据。该数据集的构建基于Kaggle上的一个公开数据集，并通过PANDAS进行数据聚合和处理，最终转换为HuggingFace数据集格式。该数据集包含407列，涵盖了S&P 500指数中的大部分股票，但由于数据加载问题，有94只股票的数据缺失。此数据集的创建为金融分析和机器学习研究提供了宝贵的历史数据资源，有助于研究人员和投资者更好地理解和预测市场动态。

当前挑战

S&P 500数据集在构建过程中面临的主要挑战包括数据缺失问题，特别是由于股票名称变更导致的94只股票数据无法加载。此外，由于部分股票在1970年之前尚未上市，数据集中存在大量NA值，这增加了数据清洗和处理的复杂性。在应用方面，该数据集面临的挑战是如何有效利用这些历史数据进行金融预测和市场分析，尤其是在处理不完整数据和时间序列预测时，需要开发更为鲁棒的模型和算法。

常用场景

经典使用场景

在金融分析领域，S&P 500数据集常用于时间序列分析和预测模型构建。研究者利用该数据集的历史收盘价，进行股票价格预测、市场趋势分析以及投资组合优化等经典应用。通过分析不同股票的长期表现，投资者可以制定更为精准的投资策略，从而提高投资回报率。

实际应用

在实际应用中，S&P 500数据集被广泛用于金融机构的风险管理、投资决策支持系统以及量化交易策略的开发。通过对历史数据的分析，金融机构能够更好地评估市场风险，优化资产配置，并制定更为稳健的投资策略。此外，该数据集还为个人投资者提供了宝贵的参考信息，帮助他们做出更为明智的投资选择。

衍生相关工作

基于S&P 500数据集，衍生出了众多经典工作，如股票价格预测模型、市场情绪分析以及投资组合优化算法。这些工作不仅在学术界产生了深远影响，也在实际金融市场中得到了广泛应用。例如，基于该数据集的时间序列分析方法已被用于开发多种量化交易策略，显著提升了投资回报率。此外，该数据集还促进了金融机器学习领域的研究，推动了相关技术的创新与发展。