上证综指的 5 分钟级别数据，还挺有意思的，尤其适合搞量化或者模型预测的你。2013 年的完整数据，颗粒度细，适合用来训练机器学习模型，或者测试高频策略。

细粒度的数据对建模挺友好，比如你想拿SVM、BP 神经网络或者深度学习跑个趋势预测，都比较合适。尤其像那种需要时间序列连续性的数据集，这份资源就挺顺手的。

要是你对情绪感兴趣，也可以配合社交媒体数据做情绪波动 vs. 股价走势的对比，有朋友就用这份数据在情绪驱动策略上搞了个原型。

用MATLAB或Python都行，配合 pandas 做数据清洗、重采样、画图都方便，响应也快。数据结构不复杂，字段清楚，用起来省事。

想入门模型预测？你可以先看BP 神经网络预测上证指数那篇，讲得还不错；或者试试SVM 回归代码，上手也快。

如果你还在熟悉数据工具，可以看看10 分钟学习 Pandas或MySQL 基础教程，先把数据吃透。

数据别拿来就跑模型，记得先看下是否缺失、有没有异常波动，毕竟金融数据嘛，干扰项多，模型跑出来效果差就不奇怪了。