nepse-data

nepse-data收集了尼泊尔股票市场上市公司的历史和当前数据集。该仓库旨在为希望使用历史（和当前）数据对尼泊尔股票市场进行分析的学生和人士提供数据支持。

The nepse-data repository compiles historical and current datasets of companies listed on the Nepal Stock Exchange. This repository is designed to provide data support for students and individuals interested in analyzing the Nepal stock market using historical (and current) data.

原始信息汇总

nepse-data 数据集概述

数据集内容

• 数据位置：数据集位于 data/company 文件夹中，按照公司名称组织。例如，NMB.csv 包含NMB银行有限公司的数据，按日期升序排列。
• 数据范围：目前包含约130家公司的数据，未来将增加更多公司。
• 数据更新：数据通过Github Actions几乎每日更新，确保数据集的时效性。

数据采集

• 采集工具：数据采集代码位于 src/ 文件夹，使用 python3.8 编写。
• 采集命令：
  • 安装依赖：pip3 install -r requirements.txt
  • 收集历史数据：python3 allDataScrapper.py
  • 每日数据更新（可选）：python3 dailyDataScrapper.py

贡献

• 欢迎通过Pull Request贡献代码。建议先开启Issue讨论变更内容。
• 可考虑的贡献包括：
  • 在Kaggle上每日更新数据
  • 从过去到现在的日期顺序数据收集

许可证

本数据集遵循 MIT 许可证。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

nepse-data数据集的构建基于尼泊尔股票市场中各上市公司的历史与当前数据。数据来源于公开市场信息，通过Python脚本进行自动化抓取和整理。数据存储在data/company文件夹中，按公司名称分类，如NMB.csv文件包含了NMB银行的所有历史数据，按日期升序排列。此外，数据集通过GitHub Actions实现每日自动更新，确保数据的时效性。

特点

该数据集的显著特点在于其全面性和实时性。涵盖了约130家上市公司的详细数据，且持续更新中。数据结构清晰，按公司分类存储，便于用户进行特定公司的分析。此外，数据集的自动化更新机制确保了数据的最新状态，适合用于长期的市场趋势分析和模型训练。

使用方法

用户可以通过运行src文件夹中的Python脚本自行收集数据，首先需确保安装了Python3，然后通过pip安装必要的依赖库。脚本allDataScrapper.py用于历史数据抓取，dailyDataScrapper.py用于每日数据更新。对于不熟悉编程的用户，数据集通过GitHub Actions每日自动更新，直接下载即可使用。

背景与挑战

背景概述

nepse-data数据集是由Aabishkar2创建并维护的，旨在收集和整理尼泊尔股票市场中所有上市公司的历史与当前数据。该数据集的构建初衷是为学生和研究人员提供一个便捷的平台，以便他们能够对尼泊尔股票市场进行深入分析。自创建以来，nepse-data已涵盖约130家公司的数据，并且通过GitHub Actions实现了几乎每日的数据更新，确保数据的时效性和完整性。该数据集的发布不仅为金融分析领域提供了宝贵的资源，也为相关研究提供了坚实的基础。

当前挑战

尽管nepse-data数据集在数据收集和更新方面表现出色，但仍面临若干挑战。首先，数据集的扩展性是一个重要问题，随着更多公司的加入，数据管理和存储的复杂性将显著增加。其次，数据的质量和准确性是另一个关键挑战，尤其是在自动化的数据收集过程中，如何确保数据的完整性和无误性是一个持续的考验。此外，数据集的可用性和易用性也需要进一步提升，例如，如何更有效地将数据同步至其他平台，如Kaggle，以扩大其影响力和使用范围。

常用场景

经典使用场景

nepse-data数据集的经典使用场景主要集中在尼泊尔股票市场的历史数据分析。研究者和学生可以利用这些按公司分类的详细历史数据，进行时间序列分析、市场趋势预测以及投资策略优化。通过分析不同公司的股票价格、交易量等关键指标，用户能够深入理解市场动态，为投资决策提供数据支持。

衍生相关工作

基于nepse-data数据集，已衍生出多项经典工作，包括市场趋势预测模型、投资组合优化算法以及市场效率分析等。这些工作不仅丰富了尼泊尔股票市场的研究文献，还为后续研究提供了坚实的基础。未来，随着数据集的不断更新和扩展，预计将有更多创新性的研究成果涌现。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着金融科技的迅猛发展，尼泊尔股票市场（Nepal Stock Market）的数据分析逐渐成为研究热点。nepse-data数据集的推出，为研究者提供了丰富的历史和实时股票数据，极大地推动了该领域的研究进展。当前，研究者们正利用该数据集进行多维度的市场分析，包括但不限于股票价格预测、市场波动性研究以及投资者行为分析。此外，随着数据自动化更新机制的引入，研究者能够更便捷地获取最新的市场动态，从而为实时决策支持系统的设计与优化提供了有力支撑。这一数据集的广泛应用，不仅提升了尼泊尔股票市场的透明度和效率，也为全球金融市场的比较研究提供了宝贵的参考。