stocknet-dataset|股票预测数据集|社交媒体分析数据集

这是一个综合数据集，用于从推文和历史股票价格预测股票变动。数据集包含两年的股票价格变动（2014年1月1日至2016年1月1日），涵盖88只股票，来自9个不同行业的公司。数据集主要由两部分组成：推文数据和价格数据，分别来自Twitter和Yahoo Finance。

This is a comprehensive dataset designed for predicting stock movements based on tweets and historical stock prices. The dataset encompasses two years of stock price fluctuations (from January 1, 2014, to January 1, 2016), covering 88 stocks from companies across nine different industries. The dataset primarily consists of two components: tweet data and price data, sourced from Twitter and Yahoo Finance, respectively.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

stocknet-dataset

数据集目的

用于股票价格预测，结合推文和历史股票价格数据。

数据集时间范围

包含2014年1月1日至2016年1月1日的股票价格变动数据。

目标股票

• 88只股票
• 来自9个行业，包括所有8个集团行业股票及每个其他8个行业中资本规模排名前10的股票。

数据组件

主要组件

1. ./tweet: 推文数据，来源Twitter
2. ./price: 价格数据，来源[Yahoo Finance](http://nance.yahoo.com/)

数据组织

• ./tweet/raw: 原始推文数据
• ./tweet/preprocessed: 预处理后的推文数据
• ./price/raw: 原始价格数据
• ./price/preprocessed: 预处理后的价格数据

数据格式

原始推文数据

• 格式: JSON
• 键值: 参见Twitter推文JSON介绍

预处理后的推文数据

• 格式: JSON
• 键值: text, user_id_str, created_at

原始价格数据

• 格式: CSV
• 条目: date, open price, high price, low price, close price, adjust close price, volume

预处理后的价格数据

• 格式: TXT
• 条目: date, movement percent, open price, high price, low price, close price, volume
• 注意: open, high, low, close prices为标准化值。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于对88只股票从2014年1月1日至2016年1月1日的两年价格变动进行选择，这些股票来自9个不同行业，包括8个综合企业部门和每个行业中资本规模最大的10只股票。数据集主要由两部分组成：来自Twitter的推文数据和来自Yahoo Finance的历史股价数据。原始数据和预处理数据分别存储在各自的子目录中，原始推文数据以JSON格式存储，而原始股价数据则以CSV格式存储。预处理后的推文数据和股价数据分别以JSON和TXT格式存储，其中股价数据进行了标准化处理。

特点

该数据集的显著特点在于其综合性和实时性，结合了社交媒体文本数据和历史股价数据，为股票市场预测提供了丰富的信息源。推文数据经过预处理，保留了关键信息如文本内容、用户ID和创建时间，而股价数据则包含了标准化后的开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等关键指标。这种多源数据的结合，使得该数据集在金融预测领域具有较高的应用价值。

使用方法

使用该数据集时，用户可以分别访问推文和股价数据的原始及预处理版本。推文数据可通过解析JSON文件获取，而股价数据则可通过读取CSV或TXT文件进行分析。用户可以根据需要选择使用原始数据进行进一步处理，或直接利用预处理数据进行模型训练和验证。此外，数据集的结构化存储方式便于用户进行批量处理和数据挖掘，适用于各类基于文本和时间序列的金融预测模型。

背景与挑战

背景概述

在金融市场的复杂动态中，股票价格预测一直是计算语言学和金融工程领域的重要研究课题。stocknet-dataset由Yumo Xu和Shay B. Cohen于2018年创建，旨在通过整合推文和历史股票价格数据，提升股票价格预测的准确性。该数据集涵盖了2014年1月1日至2016年1月1日期间88家公司的股票价格变动，这些公司来自9个不同的行业部门。通过引入深度生成模型，该研究不仅解决了市场的高度随机性和数据的时间依赖性问题，还通过神经变分推断技术优化了后验推断过程，显著提升了预测模型的性能。

当前挑战

尽管stocknet-dataset在股票价格预测领域取得了显著进展，但其构建和应用仍面临诸多挑战。首先，市场的高度随机性和数据的混乱性使得准确预测股票价格变动极为困难。其次，整合推文和股票价格数据的过程中，如何有效处理和分析大规模非结构化文本数据，以及如何确保数据的时间一致性和准确性，都是亟待解决的问题。此外，模型的复杂性和计算资源的消耗也限制了其在实际应用中的广泛推广。

常用场景

经典使用场景

在金融领域，stocknet-dataset的经典使用场景主要集中在股票价格预测。该数据集整合了从2014年1月1日至2016年1月1日期间88家公司的股票价格数据和相关推文，为研究人员提供了一个全面的数据平台。通过分析历史价格和社交媒体情绪，研究者可以构建模型，预测股票价格的未来走势，从而为投资者提供决策支持。

衍生相关工作

stocknet-dataset的发布催生了一系列相关研究工作。例如，基于该数据集的深度学习模型在股票预测领域取得了显著成果，推动了金融科技的发展。此外，研究者们还探索了如何将社交媒体数据与其他金融指标结合，以提高预测的准确性。这些衍生工作不仅丰富了金融预测的理论基础，也为实际应用提供了更多可能性。

数据集最近研究

最新研究方向

在金融科技领域，stocknet-dataset的最新研究方向主要集中在利用深度学习和自然语言处理技术来提升股票价格预测的准确性。该数据集结合了社交媒体上的推文和历史股票价格，为研究人员提供了一个独特的视角来分析市场情绪与股价波动之间的关系。前沿研究不仅关注于开发更复杂的深度生成模型，还致力于通过引入连续潜在变量和神经变分推断来更好地处理市场的随机性和时间依赖性。此外，结合时间辅助的混合目标函数，研究人员试图灵活捕捉预测依赖性，从而在股票运动预测中实现更高的性能。这些研究不仅推动了金融预测技术的发展，也为投资者提供了更为精准的市场分析工具。