美国股市的数据集挺有意思的，是如果你对股市感兴趣的话。这个数据集不仅包含了从 OHLC 数据中提取的特征，还包括了一些常见的技术指标，比如布林带、RSI、EMA，还有 QQQ 和 S&P 500 这些大盘指数的价格数据。你可以用这些数据预测股市走向，比如预测股价的涨跌或者买卖信号。数据中还会包含滞后特征，你模拟前一日价格对未来股价的影响，挺适合用来做时间序列和机器学习模型训练的。比如，你可以用这些数据进行ARIMA建模或者尝试深度学习技术如RNN、LSTM。，如果你在研究股市预测，能从中得到一些启发。数据集是自己收集的，目前还在持续更新，预计最终会涵盖所有 Nasdaq-100 公司，挺不错的资源，值得试试。