根据提供的数据集进行股票价格预测，并解释算法和技术。

我们提供了一份包含公司名称、股票价格、收盘价、交易量等数据的数据集。
根据提供的数据集进行股票价格预测的算法和技术包括：

1. 时间序列分析：通过对历史股票价格、收盘价、交易量等时间序列数据进行分析，建立时间序列模型，预测未来股票走势。

2. 机器学习算法：通过分析历史股票价格和收盘价与其他指标（如市盈率、市净率、股息收益率等）的关联性，使用机器学习算法进行建模和预测。

3. 深度学习算法：使用LSTM、GRU等循环神经网络模型，对历史股票价格、收盘价、交易量等时间序列数据进行训练，预测未来股票走势。

需要注意的是，股票价格预测存在较高的难度和不确定性，仅仅依靠历史数据进行预测不能完全保证预测结果的准确性，需要结合实际情况进行分析和判断。