产品基本信息

• 数据范围：覆盖 2015 年 1 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日，含 2500 + 个交易日记录。
• 数据内容：包含日期（Date）、开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close）、成交量（Volume）6 个字段。
• 数据来源：直接源自 Google Finance，为可靠的金融信息来源。
• 数据格式：以 CSV 格式存储（文件名为 GoogleStockPrices.csv）。
• 许可证：采用 MIT License，允许免费用于个人及商业目的，鼓励署名但非强制。
• 核心特点：时间覆盖近十年、聚焦单一股票（GOOGL）、指标全面、仅限交易日数据。

产品使用说明

1. 数据获取与读取：下载 CSV 文件后，使用 Python（Pandas 库）、R 或 Excel 等工具读取数据，可按年份或特定时间区间筛选数据（如分析 2020-2024 年股价波动）。
2. 时间序列分析：计算每日收益率（如（收盘价 - 开盘价）/ 开盘价）、移动平均线（如 5 日 / 20 日均线），通过可视化工具（如 Matplotlib）绘制股价趋势图，分析长期走势与周期性特征。
3. 预测建模：将数据按时间顺序划分为训练集（如 2015-2022 年）和测试集（2023-2024 年），选择时间序列模型（如 ARIMA、LSTM），以历史价格和成交量为特征，预测未来收盘价或波动率。
4. 算法交易回测：基于历史价格模式设计交易策略（如当收盘价突破 20 日均线时买入），利用数据集回测策略的收益率和风险（如最大回撤），优化交易逻辑。

应用场景

1. 金融投资分析：投资者可利用数据集分析 GOOGL 股票的历史表现，结合公司财报、市场事件（如新产品发布、政策变动），评估投资价值，制定中长期投资策略。
2. 量化交易研发：量化团队可基于数据开发算法交易模型，通过回测验证策略有效性，例如根据成交量与价格波动的相关性设计动态止损点，提升交易决策的科学性。
3. 学术研究与教学：高校金融或数据科学专业可将数据集作为案例，用于时间序列分析、机器学习预测等课程的教学，帮助学生掌握金融数据处理与建模技能，理解股价波动的驱动因素。

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