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A股2010-2020年K线数据.zip

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简介：
该文件包含中国A股市场从2010年至2020年间每日、每周和每月的K线数据，适用于股票研究与历史数据分析。 A股2010年至2020年的K线数据可用于策略算法的仿真测试。

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  • A股2010-2020年K线数据.zip
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    该文件包含中国A股市场从2010年至2020年间每日、每周和每月的K线数据，适用于股票研究与历史数据分析。 A股2010年至2020年的K线数据可用于策略算法的仿真测试。
     
  • 2010-2020年能源行业沪深A股公司数据.xlsx
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    该文件包含从2010年至2020年间中国能源行业内沪深A股上市公司的年度财务和运营数据，便于研究行业发展动态与趋势。 共有31家上市公司的数据指标详情包括：社会责任评分（表1）涵盖了公司代码、名称、年份、社会责任总评分、评分等级、股东责任评分、员工责任评分、合作方及消费者责任评分、环境责任评分以及所属地区的信息。财务指标（表2）则包含资产负债率、流动资产合计数、总资产额、净利润值，上市日期和时间长度等数据，还包括了资产回报率（净利润除以总资产）、流动资产比率（流动资产除以总资产），公司规模的衡量方式为总资产对数值及上市交易所的相关信息。
     
  • 2011至2020年Bloomberg ESG A股评分数据及1209只股票2010至2022年的收盘价数据
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    该数据库包含2011年至2020年间Bloomberg ESG评级下的A股评分详细信息，以及从2010年到2022年间共计1209只股票的日收盘价格记录。 一、ESG数据描述：1. ESG表格包含的变量有股票代码、综合评分以及环境（environment）、社会（social）和治理（governance）三项独立评分；此外还有公司简称、首次发行上市日期、注册资本，以及注册所在省份/地级市/县级市和行业代码/名称等信息。2. 数据集包含了Bloomberg从2011年至2020年对A股部分上市公司进行的ESG评估结果，在此期间大约有900家公司获得了评分（其中约在2015至2020年间增加到1,200家）。3. 表中的ESG评分为从1到65之间的数值，分数越高代表表现越好。 二、closePrice数据描述：根据上述的ESG数据涉及的股票共1,209支，因此获取了这1,209支股票在2010年1月4日至2022年6月30日期间的收盘价。由于部分公司上市时间晚于该时间段起始点，存在一定的价格信息缺失情况。
     
  • 2010-2021完整指数K线数据.zip
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    该压缩文件包含了从2010年至2021年完整的指数K线数据，适用于股票市场分析、策略回测及历史行情研究。 697支股票指数的历年K线数据可供进行量化分析研究使用。
     
  • 2020年美赛A题海温数据.zip
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    该文件包含2020年美国大学生数学建模竞赛（简称美赛）A题所需的海温数据。这些数据对于研究海洋温度变化及其影响至关重要，是参赛团队进行数据分析和模型构建的重要资源。 2020年美赛A题涉及的海温数据从1877年开始至今。这些数据显示全球海洋温度变化对某些海洋生物栖息地质量的影响显著。当环境温度超出物种适应范围时，它们会迁移到更适合其生存和繁殖的新区域。例如，美国缅因州的龙虾种群正逐渐向加拿大北部迁移，那里海水较凉爽，为它们提供了更适宜的生活条件。 这种地理分布的变化可能对依赖稳定海洋生物资源的企业造成严重影响。苏格兰北大西洋渔业管理协会聘请了您的团队作为顾问，希望在海洋温度升高的背景下更好地理解鲱鱼和鲭鱼从目前栖息地（即苏格兰附近）迁移的相关问题。这两种鱼类是支撑当地经济的重要组成部分。 随着鲱鱼和鲭鱼种群分布位置的改变，较小规模的渔业公司将面临严峻挑战。这些公司在运营中通常使用没有冷藏设备的小型渔船进行作业，在新的环境中可能无法实现经济效益最大化。
     
  • 2009-2022年A股公司股价崩溃风险数据.zip
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    本数据集收录了2009年至2022年间中国A股上市公司可能遭遇股价崩溃的风险指标，涵盖财务、市场及运营等多维度信息。 1991-2022年A股上市公司股价崩盘风险指标数据 时间：1991-2022年 来源：整理自CSMAR数据库 指标：证券代码、交易年度、NCSKEW（分市场等权平均法） 参考文献：机构投资者羊群行为与股票价格崩盘——许年行
     
  • 2024年10月23日A股全日日线数据
    优质
    本页面提供2024年10月23日A股全日的日线级别市场数据，包括指数走势、成交额及板块表现等信息。 全A股票单日的日线数据。
     
  • 2020年数学建模A题：炉温曲线.zip
    优质
    本资料包包含2020年数学建模竞赛A题“炉温曲线”的相关资源，内含问题背景、数据及参考解答，适用于参赛队伍研究与学习。 2020数学建模A-炉温曲线.zip 这个文件包含了与2020年数学建模竞赛A题相关的炉温曲线数据或解决方案。
     
  • 美国数学竞赛2020年A题数据.zip
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    该文件包含的是美国数学竞赛（AMC）于2020年度举行的赛事中A卷试题的数据集，适用于学习、研究或练习使用。 对于希望通过美赛2020A题来提升写作能力的同学，数据集采用txt文件存储，为二维格式，每个点代表一个位置，对应的数值表示该位置的温度。可以参考我提供的另一个资源包，其中的数据更为详细。
     
  • 2022年11月前沪深A股所有个股的年K线数据（包括开盘、收盘、最高和最低价格）
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    该数据库收录了截至2022年11月前沪深A股市场全部上市公司每年的日交易汇总信息，涵盖开盘价、收盘价、年度内最高及最低股价等关键指标。 标题中的“沪深A股所有个股2022年11月以前的年K线股票开盘、收盘、最高价、最低价等数据”指的是一个涵盖了中国沪深股市所有股票在2022年11月之前每年交易的数据集。这个数据集包含的信息非常关键，对于投资者、分析师以及研究者来说，它提供了大量的历史交易数据，可用于分析股票趋势、制定投资策略或进行市场研究。 “Sql格式50万条数据”意味着这些数据存储在一个SQL数据库文件中（例如k_year.sql）。SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数据库的标准语言，具有查询、更新、插入和删除数据等功能。这个包含50万条记录的数据集表明了其全面性，涵盖了大量股票的历史交易记录。 在股票市场中，年K线是技术分析的重要工具，它结合了一年的开盘价、收盘价、最高价和最低价。具体来说： - 开盘价：指交易日开始时的第一笔交易价格。 - 收盘价：指交易日结束时的最后一笔交易价格，通常反映市场对股票价值的共识。 - 最高价：一年内单个交易日中的最高成交价格，显示了市场的最高估值预期。 - 最低价：一年内单个交易日中的最低成交价格，反映了市场的最悲观情绪。 通过分析这些数据可以： 1. **识别趋势**：观察年K线的变化可以帮助投资者识别股票价格的上升、下降或横盘的趋势。 2. **判断支撑与阻力位**：最高价和最低价可作为未来股价变动潜在的支持点和阻挡点，帮助预测未来的买卖时机。 3. **计算技术指标**：如移动平均线（MA）、MACD等，辅助投资者确定最佳的交易时间窗口。 4. **分析市场情绪**：连续几年的K线形态可能反映出市场的乐观或悲观情绪变化。 5. **风险评估**：通过对历史波动性的了解，可以更好地预测未来的潜在价格变动范围。 数据库的应用使得这些数据易于检索和分析。分析师可以通过编写SQL查询来筛选特定时间段、特定类型股票或者满足某些条件的数据集，从而快速获取所需的市场信息。 这个数据集为投资者提供了一个深入了解沪深A股市场历史表现的窗口，并通过数据分析帮助做出更加明智的投资决策。同时，也展示了SQL数据库在处理大规模金融数据方面的能力和价值，在研究股市时是不可或缺的重要工具之一。