股市数据AKDaily优化

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

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温顿资本，一家寻求挖掘隐藏信号的数据科学家的公司，发起了一项挑战：预测股票收益。这项比赛要求参赛者利用股票的历史表现和隐藏特征来预测当日和当日收益，而不会被噪音干扰。温顿的研究科学家们精心策划了这场比赛，为社区带来了挑战，并让他们了解了温顿日常处理的各种问题。他们期待着与Kagglers互动，并从他们独特的背景和创新方法中学习。虽然比赛提供现金奖励，但其主要目标不是商业性的。参赛者保留他们创建的知识产权，其适用性将被评估。

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