shanghai stock mainboard daily data adjusted price
在金融领域，特别是股票分析和量化交易中，数据是至关重要的。这个压缩包文件提供了上证主板股票的日线数据，涵盖了原始价格、前复权和后复权这三种不同的价格类型，这对于研究股票市场趋势、进行策略开发以及构建交易模型具有极大的价值。我们来理解一下这些术语：
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原始价格：也称为收盘价，是指股票每个交易日结束时的实际成交价格。这是最基础的价格数据，未考虑股票的分红、送股等事件对股价的影响。
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前复权：在原始价格基础上，考虑了股票的分红和送股等权益分配事件。前复权会调整历史股价，使得股票的总市值保持不变。这样，投资者可以看到如果他们在某个时间点持有股票，到当前日期的总收益是多少。
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后复权：与前复权类似，也考虑了分红、送股等因素，但其目的是保持股票的历史购买力不变。也就是说，后复权后的价格反映了如果投资者在每个分红或送股事件发生时都选择现金分红，那么股票的历史价格会如何变化。
这个数据集包含的是2017年05月08日前的1260支上证主板股票的数据，这意味着你可以分析这段时间内的股票走势，寻找潜在的模式或者规律，比如：
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趋势分析：通过比较不同复权方式下的价格变化，可以洞察股票长期的趋势。
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技术指标：可以计算出各种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数(RSI)、布林带等，辅助判断买入或卖出的时机。
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事件研究：针对特定事件（如公司财报发布、政策变动）前后股价的变化，研究其影响。
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回测交易策略：利用这些数据，可以模拟交易策略并测试其有效性，比如均值回归策略、动量策略等。
在进行量化交易时，时间序列分析是一种常用的方法，它可以揭示数据中的周期性、季节性和趋势性。通过对这些日线数据进行时间序列建模，例如ARIMA模型、季节性分解的LOESS方法(STL)等，可以预测未来的股票价格。
为了充分利用这个数据集，你需要熟悉Python的Pandas库来处理数据，以及可能的金融分析库如NumPy、Matplotlib和Scikit-Learn。此外，了解金融市场的基本规则和术语，以及掌握一些基本的统计和机器学习知识，将有助于你更深入地挖掘数据中的信息。
