股票数据作为金融领域的重要信息，常被用于训练机器学习模型以预测市场趋势或进行投资决策。以下是相关要点：
📌 核心应用场景
- 价格预测：利用历史股价数据（如开盘价、收盘价）构建时间序列模型
- 情绪分析：通过新闻文本和社交媒体数据训练NLP模型判断市场情绪
- 风险评估：结合财务指标与市场数据进行特征工程
- 量化交易：开发策略模型实现自动化交易
🗂️ 常见数据来源
| 数据类型 | 示例 | 获取方式 |
|---|---|---|
| 历史行情 | stock_prices.csv |
各证券交易所公开数据 |
| 公司财报 | financial_reports.xlsx |
证监会指定披露平台 |
| 新闻舆情 | news_feed.txt |
第三方金融数据API |
| 社交媒体 | social_media_posts.json |
微博/雪球等平台爬虫 |
🔍 分析方法推荐
- 特征工程：使用
pandas处理缺失值，scikit-learn进行标准化 - 模型选择：
- 时间序列：ARIMA、LSTM
- 图像识别：将K线图转换为图像输入CNN
- 可视化工具：
matplotlib绘制趋势图seaborn生成热力图分析相关性