five

Shanghai Stock Exchange Composite Index|金融市场数据集|指数分析数据集

收藏
www.sse.com.cn2024-10-29 收录
金融市场
指数分析
下载链接:
http://www.sse.com.cn/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含上海证券交易所综合指数(上证综指)的历史数据,涵盖了指数的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等信息。
提供机构:
www.sse.com.cn
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
上海证券交易所综合指数(Shanghai Stock Exchange Composite Index)数据集的构建基于上海证券交易所上市的所有A股和B股的每日交易数据。该数据集通过收集和整理交易所的官方数据,涵盖了从指数成立至今的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等信息。数据清洗过程包括去除异常值和缺失值,确保数据的完整性和准确性。
特点
上海证券交易所综合指数数据集具有时间跨度长、数据维度丰富和实时更新等特点。该数据集不仅提供了历史交易数据,还支持实时数据更新,为研究者和投资者提供了全面的市场动态信息。此外,数据集的高频率和详细记录使其在金融分析、市场预测和投资策略制定中具有重要价值。
使用方法
上海证券交易所综合指数数据集可广泛应用于金融市场的研究和分析。研究者可以利用该数据集进行时间序列分析,探索市场趋势和周期性变化。投资者则可以通过分析历史数据,制定有效的投资策略和风险管理方案。此外,该数据集还可用于开发和验证金融模型,提升市场预测的准确性。
背景与挑战
背景概述
上海证券交易所综合指数(Shanghai Stock Exchange Composite Index),简称上证综指,是中国金融市场的重要基准之一。该指数由上海证券交易所于1991年7月15日正式发布,旨在反映上海证券市场整体表现。主要研究人员和机构包括上海证券交易所及其研究团队,他们致力于通过该指数提供市场动态的全面视图。上证综指的核心研究问题是如何准确反映市场波动和投资者情绪,其影响力不仅限于中国,还对全球金融市场产生深远影响。
当前挑战
上证综指在解决市场波动和投资者情绪问题方面面临多项挑战。首先,数据集的构建需处理海量交易数据,确保实时性和准确性。其次,市场情绪的捕捉和量化是一个复杂过程,涉及多维度数据分析。此外,指数的计算方法需不断优化,以适应市场结构的变化和新兴金融工具的出现。最后,如何在全球化背景下,保持指数的独立性和代表性,也是一项重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
上海证券交易所综合指数(Shanghai Stock Exchange Composite Index)自1991年7月15日正式发布以来,已成为中国资本市场的重要风向标。该指数定期更新,以反映上海证券交易所上市股票的整体表现。
重要里程碑
1991年,上海证券交易所综合指数的推出标志着中国资本市场进入了一个新的发展阶段。2005年,该指数进行了重大调整,引入了自由流通市值加权方法,进一步提高了指数的代表性和准确性。2015年,随着中国股市的波动,该指数经历了显著的涨跌,成为全球投资者关注的焦点。
当前发展情况
当前,上海证券交易所综合指数已成为全球金融市场的重要参考指标之一。它不仅反映了中国经济的整体健康状况,还为投资者提供了重要的市场信息和投资决策依据。随着中国资本市场的不断开放和国际化,该指数的影响力持续扩大,对全球资本流动和投资策略产生了深远的影响。
发展历程
  • 上海证券交易所(Shanghai Stock Exchange)正式成立,标志着中国资本市场的新纪元。
    1990年
  • 上海证券交易所综合指数(Shanghai Stock Exchange Composite Index)首次发布,作为衡量上海证券市场整体表现的重要指标。
    1991年
  • 上海证券交易所开始实施全面电子化交易系统,提高了交易效率和数据处理能力。
    1992年
  • 上海证券交易所综合指数首次突破2000点大关,显示出中国资本市场的快速发展。
    2001年
  • 上海证券交易所启动股权分置改革,进一步完善市场结构,提升指数的代表性和稳定性。
    2005年
  • 上海证券交易所推出沪港通机制,允许境外投资者通过香港市场直接投资上海证券交易所的股票,增强了指数的国际影响力。
    2014年
  • 上海证券交易所综合指数纳入MSCI新兴市场指数,标志着中国资本市场进一步融入全球金融体系。
    2018年
常用场景
经典使用场景
在金融领域,上海证券交易所综合指数(Shanghai Stock Exchange Composite Index)数据集常用于分析中国股市的整体表现。研究者通过该数据集可以深入探讨市场波动、投资者行为以及宏观经济因素对股市的影响。例如,通过时间序列分析,研究者能够识别出市场周期性波动,进而预测未来市场走势。
衍生相关工作
基于上海证券交易所综合指数数据集,衍生出了大量经典研究工作。例如,有学者利用该数据集研究了中国股市的波动性,提出了新的波动率模型。此外,还有研究探讨了市场情绪对股市的影响,开发了基于情绪分析的投资策略。这些研究不仅丰富了金融理论,也为实际投资提供了新的工具和方法。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来,上海证券交易所综合指数(Shanghai Stock Exchange Composite Index)数据集的研究聚焦于市场波动性与宏观经济指标的关联性分析。学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国内生产总值、货币政策及国际贸易关系之间的复杂互动。这些研究不仅提升了对市场动态的理解,还为政策制定者和投资者提供了更为精准的风险评估工具。此外,随着金融科技的迅猛发展,该数据集在量化投资策略和智能交易系统中的应用也日益广泛,推动了金融市场的智能化和高效化进程。
相关研究论文
  • 1
    The Shanghai Stock Exchange Composite Index: A Comprehensive AnalysisShanghai Jiao Tong University · 2005年
  • 2
    Stock Market Volatility and Economic Factors: Evidence from the Shanghai Stock ExchangeUniversity of Economics in Bratislava · 2018年
  • 3
    The Impact of Macroeconomic Variables on the Shanghai Stock Exchange Composite IndexTsinghua University · 2015年
  • 4
    Volatility Spillovers between the Shanghai Stock Exchange and Global MarketsFudan University · 2017年
  • 5
    The Role of Investor Sentiment in the Shanghai Stock Exchange Composite IndexShanghai University of Finance and Economics · 2019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

DALY

DALY数据集包含了全球疾病负担研究(Global Burden of Disease Study)中的伤残调整生命年(Disability-Adjusted Life Years, DALYs)数据。该数据集提供了不同国家和地区在不同年份的DALYs指标,用于衡量因疾病、伤害和早逝导致的健康损失。

ghdx.healthdata.org 收录

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

Tropicos

Tropicos是一个全球植物名称数据库,包含超过130万种植物的名称、分类信息、分布数据、图像和参考文献。该数据库由密苏里植物园维护,旨在为植物学家、生态学家和相关领域的研究人员提供全面的植物信息。

www.tropicos.org 收录

中国1km分辨率逐月NDVI数据集(2001-2023年)

中国1km分辨率逐月NDVI数据集(2001-2023年)根据MODIS MOD13A2数据进行月度最大值合成、镶嵌和裁剪后制作而成,包含多个TIF文件,每个TIF文件对应该月最大值NDVI数据,文件以时间命名。数据值域改为-0.2~1,不再需要除以一万,另外范围扩大到中国及周边地区,可以自行裁剪。数据分为两个文件夹,MVC文件夹中为MOD13A2 NDVI逐月最大值合成结果,mod1k_SGfilter为MVC中数据S-G滤波后的结果。

国家地球系统科学数据中心 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 70 年(1951~2020 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心 收录