FinanceDatabase|金融分析数据集|金融产品数据集

这是一个包含超过300,000个符号的数据库，涵盖股票、ETFs、基金、指数、货币、加密货币和货币市场等多种金融产品，旨在为用户提供全面的金融产品分类信息。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

FinanceDatabase

数据集目的

FinanceDatabase旨在为任何类型的金融产品提供免费的分类信息，帮助用户获取金融市场的广泛概览，包括不同国家、行业和投资类型的产品信息。

数据集内容

• 包含的金融产品类型:

  • Equities
  • ETFs
  • Funds
  • Indices
  • Currencies
  • Cryptocurrencies
  • Money Markets

• 具体数据量:

  • Equities: 158,429
  • ETFs: 36,786
  • Funds: 57,881
  • Currencies: 2,556
  • Cryptocurrencies: 3,367
  • Indices: 91,183
  • Money Markets: 1,367

• 覆盖范围:

  • 国家: 111个
  • 行业: 63个
  • 交易所: 83个

数据集使用

• 查询方式: 使用financedatabase包进行数据查询，支持通过国家、行业、市场资本等参数进行筛选和搜索。
• 示例:
  • 获取美国所有行业信息: equities.options(selection=industry, country="United States", sector="Materials")
  • 搜索特定行业的公司: equities.search(industry="Metals & Mining", country="United States", market_cap="Large Cap", exclude_exchanges=True)

用户贡献

FinanceDatabase鼓励社区成员通过添加、编辑和删除数据来贡献，使用CSV文件进行手动编辑，无需编程经验。

相关工具

• Finance Toolkit: 用于获取金融数据和分析的工具，可与FinanceDatabase结合使用以获取更详细的金融信息。

数据集引用

FinanceDatabase被多个金融分析平台和工具引用，包括OpenBB、Noteable、AlgoTrading101等。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FinanceDatabase 数据集的构建方式主要依赖于社区的广泛参与。该数据集通过收集和整理来自全球的金融产品分类信息，包括股票、ETF、基金、指数、货币、加密货币和货币市场等，形成了一个庞大的金融产品数据库。数据集的构建过程采用了CSV文件格式，使得非技术人员也能轻松地进行编辑和贡献。通过这种方式，FinanceDatabase 能够不断更新和完善，确保数据的全面性和准确性。

特点

FinanceDatabase 数据集具有多方面的特点。首先，它涵盖了超过300,000个金融产品，包括股票、ETF、基金、指数、货币、加密货币和货币市场，提供了广泛的金融产品分类。其次，数据集不仅包含产品的基本信息，还提供了详细的市场、行业和国家的分类，便于用户进行深入的分析和研究。此外，数据集的开放性和社区驱动特性，使其能够持续更新和扩展，确保数据的时效性和全面性。

使用方法

使用 FinanceDatabase 数据集，用户可以通过Python包进行查询和分析。首先，用户需要安装 financedatabase 包，并通过导入该包来初始化数据库。随后，用户可以根据需求选择特定的资产类别，如股票、ETF等，并进行详细查询，包括按国家、行业、市场等条件筛选数据。此外，用户还可以将查询结果导出为DataFrame格式，进一步进行数据分析和可视化。数据集还支持与 Finance Toolkit 的集成，方便用户获取更详细的金融数据和指标。

背景与挑战

背景概述

FinanceDatabase，由Jeroen Bouma创建，旨在为投资者提供一个全面且免费的金融产品分类数据库。该数据库包含了超过300,000个金融产品，涵盖股票、ETF、基金、指数、货币、加密货币和货币市场。其核心研究问题是如何有效地分类和检索全球范围内的金融产品信息，以帮助投资者更好地理解和分析市场。自创建以来，FinanceDatabase已被多个知名金融分析平台引用，如OpenBB、Noteable和AlgoTrading101，显示出其在金融数据领域的广泛影响力。

当前挑战

FinanceDatabase面临的挑战主要集中在数据维护和社区参与上。首先，由于金融市场的动态性，数据库需要不断更新以保持数据的准确性和时效性。其次，尽管数据库设计了易于编辑的CSV文件格式，但吸引和维持社区贡献者仍然是一个挑战，特别是对于缺乏编程经验的用户。此外，如何确保数据的一致性和完整性，尤其是在处理大量不同类型的金融产品时，也是一个重要的技术难题。

常用场景

经典使用场景

在金融领域，FinanceDatabase 数据集的经典使用场景主要集中在对全球金融市场进行全面而细致的分类和分析。该数据集包含了超过300,000个金融产品，涵盖股票、ETF、基金、指数、货币、加密货币和货币市场等多个类别。通过这一数据集，用户可以深入探索不同国家、行业和市场的金融产品，从而进行详细的市场分析和投资策略制定。例如，投资者可以利用该数据集筛选特定国家或行业的股票，进行基本面和技术面分析，以辅助投资决策。

衍生相关工作

FinanceDatabase 数据集的广泛应用催生了多个相关经典工作。例如，基于该数据集的研究论文和学术报告在金融学、经济学和计算机科学等领域频繁发表，推动了相关理论和方法的发展。同时，该数据集还激发了多个开源项目的开发，如金融分析工具包和量化交易平台，进一步丰富了金融科技生态系统。此外，该数据集的社区贡献模式也为数据科学和金融领域的协作研究提供了新的范例。

数据集最近研究

最新研究方向

在金融数据分析领域，FinanceDatabase 数据集的最新研究方向主要集中在利用其庞大的金融产品分类信息进行深度分析和预测。研究者们通过整合该数据集与其他金融工具包，如 Finance Toolkit，来获取实时财务数据和历史数据，从而进行多维度的金融产品分析。此外，该数据集的社区驱动特性也促进了用户贡献的研究，使得数据集不断更新和完善，进一步提升了其在金融研究中的应用价值。