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美国股市数据和技术指标

“贪婪，没有更好的词来形容，是好的” 股票市场一直让我感兴趣。数字、图表、高压环境、快速思考、华尔街、对冲基金这一切！ 即使要开始探索股票，人们也需要拥有大量的历史数据和大量技术细节的知识。现在，OHLC（开盘高低收盘）数据可以在许多网站上轻松获得。但这些特征不足以预测股价。股票市场取决于许多因素，例如前几天的表现、全球金融新闻、公众对公司的看法、并购、移动平均线等 特征提取是一项乏味的工作，尤其是当我们谈论股票时。我创建了这个管道来提取许多技术指标以及滞后特征，用于训练机器学习算法来预测股票价格。人们还可以对多只股票训练多种算法，并立即对其表现进行评估。 请查看下面的应用程序 - https://stock - prediction - dashboard.herokuapp.com/ 高质量的金融数据，尤其是需要定量方法领域知识和专业知识的数据，很难获得，即使可以获得，成本也非常高。 这是我在 Kaggle 上创建和上传此数据集的动机，因此任何人都可以利用这些提取的特征和指标来构建和训练自己的机器学习模型并识别模式和趋势。 内容 该数据集大约有 64 个特征，其中包括从 OHLC 提取的特征、其他指数价格（例如 QQQ（Nasdaq - 100 ETF）和 S&P 500）、技术指标（例如布林带、EMA（指数移动平均线）、随机 %K 振荡器、RSI、 ETC。