产品基本信息

• 数据来源：直接来自雅虎财经（Yahoo Finance），数据被认为准确，使用时若用于投资或交易决策需验证特定数据点。
• 数据内容：包含 Date（日期）、Open（开盘价）、High（最高价）、Low（最低价）、Close（收盘价）、Adj Close（调整后收盘价，考虑股息、股票分割等公司行为）、Volume（当日成交量）7 列字段。
• 时间范围：涵盖雅虎财经提供的亚马逊股票所有可用历史数据，具体起止日期可查看数据集页面或 CSV 文件。
• 数据频率：每日，包含所有交易日，省略非交易日（周末、节假日）。
• 许可证：仅用于教育和研究目的，商业应用需查阅雅虎财经服务条款，使用需引用雅虎财经为原始来源。

产品使用说明

1. 数据获取与读取：从数据集页面下载 CSV 文件，使用 Python（Pandas 库）、R 或 Excel 等工具读取，查看数据的起止日期和各字段分布，例如：
   python

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('amazon_stock_data.csv')
   print(df['Date'].min(), df['Date'].max())  # 查看时间范围
   

2. 时间序列处理：将 “Date” 列转换为 datetime 格式，设置为索引，便于按时间筛选和分析：
   python

   df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
   df.set_index('Date', inplace=True)

3. 趋势分析与可视化：计算移动平均线（如 50 日、200 日均线），绘制股价走势图，分析长期趋势，例如：
   python

   df['50MA'] = df['Adj Close'].rolling(window=50).mean()
   df[['Adj Close', '50MA']].plot(figsize=(12, 6))  # 对比收盘价与50日均线
   

    
4. 预测建模：以调整后收盘价为目标变量，使用前几日的价格和成交量作为特征，训练时间序列模型（如 ARIMA、LSTM），预测未来股价，例如：
   • 划分训练集（如前 80% 数据）和测试集（后 20% 数据）
   • 用训练集拟合模型，用测试集评估预测效果（通过 MAE、RMSE 等指标）
5. 技术指标应用：计算相对强弱指数（RSI）、指数平滑异同平均线（MACD）等指标，分析买卖信号，辅助模拟交易策略。

应用场景

1. 金融分析与投资研究：分析师可利用数据集分析亚马逊股价的历史表现，结合公司财报、市场事件（如 Prime Day 促销、AWS 业务增长），评估投资价值，例如通过事件研究法量化收益发布对股价的短期影响。
2. 学术研究：高校金融或数据科学专业的研究人员可基于数据集开展时间序列预测算法比较研究，或探究宏观经济因素（如利率变化）与亚马逊股价的关联性，为金融理论提供实证支持。
3. 教育教学：教师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，让学生实践数据预处理、可视化和建模技能，理解股价波动的驱动因素及预测的不确定性。

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