使用Python自动生成历史股价数据集
摘要：动态政治和经济环境下，不断变化的股票市场每天产生大量数据。获取最新数据对于提高股票价格行为研究的预测准确性至关重要。然而，手动准备数据集可能具有挑战性和耗时。股票市场分析通常围绕特定指数，如S&P500，纳斯达克，道琼斯，纽约证券交易所（NYSE）等展开。分析任何特定指数的所有公司是必要的。尽管原始数据可从不同的金融网站获得，但这些资源是针对单个公司数据检索的，现有数据和生成大型数据集所需之间存在很大差距。Python成为一个有价值的工具，可全面收集给定指数内的所有成分股票。尽管某些在线资源提供了代码片段以生成有限的数据集，但尚未开发和公开提供一个全面统一的脚本。因此，我们提供了一个全面和整合的代码资源，可以方便地提取任意特定时间段和任意特定股票市场指数的更新数据集，并弥合这一差距。代码可在https://github.com/amp1590/automatic\_stock\_data\_collection处获得。
作者：Arunima Mandal, Yuanhang Shao, Xiuwen Liu
论文ID：2308.13414
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2023-08-28