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Hugging Face2026-07-19 更新2026-07-20 收录
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资源简介:

Bybit USDT永续合约OHLCV K线数据集提供了Bybit交易所USDT保证金永续期货合约的历史OHLCV(开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量)蜡烛图数据。该数据集旨在支持无幸存者偏差的回测和研究,特别包含了已下架的交易对。数据以zstd压缩的Parquet格式存储,覆盖约617个交易对(含已下架),时间帧包括15分钟、1小时、4小时、1日、5分钟和3分钟(1分钟数据即将添加)。历史数据从每个合约的上市时间(大多始于2020年至2021年)持续至今。对于大多数交易对,数据集还额外提供了标记价格序列和资金费率序列。文件按futures/{时间帧}/{交易对}.parquet的结构组织,其中交易对命名格式为BASE_USDT_USDT。每个OHLCV文件包含以下列:date(UTC时间戳,表示蜡烛开盘时间)、open、high、low、close、volume。数据集适用于时间序列预测、加密货币金融分析、量化交易策略回测等任务。请注意,数据集正在积极构建中,不同交易对的数据覆盖范围可能因上市时间而异,且HuggingFace数据集查看器已禁用,建议直接加载文件使用。数据按现状提供,不保证其准确性或完整性。

The Bybit USDT Perpetual Contract OHLCV Candlestick Dataset provides historical OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) candlestick data for USDT-margined perpetual futures contracts on the Bybit exchange. This dataset is designed to support backtesting and research without survivor bias, specifically including delisted trading pairs. The data is stored in zstd-compressed Parquet format, covering approximately 617 trading pairs (including delisted ones), with timeframes including 15 minutes, 1 hour, 4 hours, 1 day, 5 minutes, and 3 minutes (1-minute data to be added soon). Historical data spans from each contracts listing time (mostly starting from 2020 to 2021) to the present. For most trading pairs, the dataset additionally provides mark price series and funding rate series. Files are organized in the structure futures/{timeframe}/{trading_pair}.parquet, where the trading pair naming format is BASE_USDT_USDT. Each OHLCV file contains the following columns: date (UTC timestamp, indicating the candle open time), open, high, low, close, volume. The dataset is suitable for tasks such as time series forecasting, cryptocurrency financial analysis, and quantitative trading strategy backtesting. Please note that the dataset is actively being constructed, data coverage may vary by listing time for different trading pairs, and the HuggingFace dataset viewer is disabled; it is recommended to load files directly. The data is provided as-is, with no guarantees of accuracy or completeness.

创建时间:
2026-07-18
原始信息汇总

数据集概述

  • 数据集名称:Bybit USDT Perpetual OHLCV Klines
  • 许可证:MIT
  • 任务类型:时间序列预测
  • 语言:英语
  • 标签:加密货币、金融、OHLCV、K线、Bybit、永续期货、交易
  • 数据集规模:10亿至100亿行

数据内容

该数据集包含 Bybit 交易所 USDT保证金永续期货 的历史OHLCV K线数据,存储为 zstd 压缩的 Parquet 格式。涵盖已下架的交易对,可用于无幸存者偏差的回测。

覆盖范围(正在建设中)

项目 详情
交易对 约617个(含已下架)
时间周期 15分钟、1小时、4小时、1天、5分钟、3分钟已存在;1分钟即将添加
历史范围 从每个合约上市起(大多为2020-2021年至今)至当前
附加数据 大部分交易对包含 mark 价格和 funding_rate 序列

文件结构

futures/{timeframe}/{PAIR}.parquet

  • 示例:
    • futures/1d/BTC_USDT_USDT.parquet(OHLCV数据)
    • futures/1h/BTC_USDT_USDT-mark.parquet(标记价格)
    • futures/8h/BTC_USDT_USDT-funding_rate.parquet(资金费率)

交易对命名格式为 BASE_USDT_USDT(USDT保证金永续)。每个OHLCV Parquet文件包含以下列:date(UTC蜡烛图开盘时间)、openhighlowclosevolume

使用示例

python from huggingface_hub import hf_hub_download import pandas as pd

path = hf_hub_download("rogerdehe/klines-bybit", "futures/1d/BTC_USDT_USDT.parquet", repo_type="dataset") df = pd.read_parquet(path)

注意事项

  • 时间戳为UTC。不同交易对的历史长度不同(新上市的交易对历史较短)。
  • Hugging Face 数据集查看器已禁用(因采用自定义每交易对布局),请直接加载文件。
  • 数据按原样提供,仅供研究使用,不保证准确性和完整性。
搜集汇总
数据集介绍
klines-bybit 数据集图片
构建方式
该数据集收录了Bybit交易所USDT保证金永续合约的历史OHLCV蜡烛图(K线)数据,涵盖约617个交易对(含已退市品种),时间跨度从各合约上线至今(主要为2020-2021年起)。数据以zstd压缩的Parquet格式存储,按时间框架(如15分钟、1小时、4小时、1天、5分钟、3分钟)和交易对组织,形成`futures/{timeframe}/{PAIR}.parquet`的目录结构,并额外包含标记价格与资金费率序列文件,确保数据的普适性与灵活性。
使用方法
用户可通过Hugging Face Hub的`hf_hub_download`函数直接下载指定Parquet文件,例如加载日线BTC/USDT数据时,调用`hf_hub_download('rogerdehe/klines-bybit', 'futures/1d/BTC_USDT_USDT.parquet')`,再使用Pandas的`read_parquet`读取为DataFrame。需注意,数据集文件遵循自定义布局,Hugging Face内置数据集查看器不可用,应直接操作文件。数据以UTC时间戳标记,各交易对历史长度因上市时间而异,适用于量化金融分析与时间序列预测研究。
背景与挑战
背景概述
在加密货币金融领域,永续合约作为去中心化衍生品交易的核心工具,其价格与资金费率数据对量化策略研究与风险管理至关重要。由研究者rogerdehe于2024年构建的klines-bybit数据集,基于Bybit交易所USDT保证金永续合约的实时交易信息,系统性地整理了涵盖617个交易对(含已下架合约)的OHLCV烛图数据,时间范围从各合约上市日(主要集中在2020-2021年)延伸至今。该数据集以分钟至日线多时间尺度呈现,并整合了标记价格与资金费率序列,为回溯测试提供了无幸存者偏差的历史样本,对加密货币市场微观结构分析、高频交易策略开发及资金费率套利研究具有显著推动价值。
当前挑战
该数据集面临的核心挑战在于加密货币市场固有的数据复杂性与构建过程的工程化难题。领域层面,永续合约的持仓费用机制与价格发现效率受资金费率周期性波动影响,传统时间序列模型难以捕捉此类非线性动态;同时,交易所间价差与流动性突变导致OHLCV数据的统计特性异于常规金融资产。构建过程中,需持续爬取大量高频交易流并处理合约到期、交易对下架等生存偏差问题,确保Point-in-Time数据的完整性;此外,1分钟粒度数据仍处于下载中,多时间帧的校对与数据迁移的兼容性需保障精度,避免因API限流或节点差异引发时序断裂。
常用场景
经典使用场景
在金融时间序列分析领域,Bybit USDT永续合约OHLCV K线数据集为量化交易研究者提供了一套涵盖600余个交易对、多时间粒度(从5分钟至日线)的完整蜡烛图数据。该数据集最经典的使用场景在于构建无存活者偏差的回测框架——由于收录了已下架交易对的历史记录,研究者得以模拟真实交易环境下的资产轮动与策略淘汰过程,从而避免传统回测中因仅保留活跃品种而导致的高估收益陷阱。此外,标记价格与资金费率序列的同步提供,使得基于衍生品定价模型的风险管理策略与套利机会挖掘成为可能。
解决学术问题
该数据集的核心学术贡献在于解决了加密货币衍生品研究中长期存在的数据可用性与完整性难题。首先,它消除了由交易所API数据截断导致的样本选择偏差,使学者能够对市场微观结构进行更可靠的检验,例如永续合约的基差动态与资金费率锚定效应。其次,多时间粒度的标准化存储结构降低了跨频率研究(如高频波动率与低频趋势预测联动)的预处理成本。最后,USDT计价单位的设计规避了汇率波动干扰,为跨市场套利效率、流动性共变以及去中心化金融(DeFi)与传统金融的波动溢出效应等议题提供了坚实的数据基础。
实际应用
在实际应用中,该数据集已被广泛部署于机构级的量化交易系统中。高频做市商利用5分钟和15分钟K线数据实时校准库存风险模型,并基于资金费率序列设计期限结构套利策略。风险管理团队则依赖日线数据计算在险价值(VaR)与压力测试情景,尤其关注已下架品种的尾部风险特征以优化清算阈值。此外,数据集的Parquet格式与Hugging Face接口大幅降低了加载延迟,使得机器学习驱动的信号生成流程(如基于LSTM的分钟级价格方向预测)能够以接近生产环境的效率运行,直接赋能自动化交易管线的部署。
数据集最近研究
最新研究方向
基于Bybit USDT永续合约的高频OHLCV数据,当前领域研究前沿聚焦于去偏见的生存偏差自由回测框架构建,以及多时间尺度(15分钟至日线)下的加密货币市场微观结构分析。结合标记价格与资金费率序列,该数据集为衍生品定价效率、套利策略及杠杆交易中的风险传染机制提供了高保真时序基准。关联近期热点如加密交易所流动性危机与清算级联事件,该资源使得研究者能够回溯历史极值波动场景,量化永续合约市场的价格发现功能与无套利条件偏离,对理解数字资产市场的时变风险溢价和跨交易所联动具有关键意义。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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