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BTC-USDT|加密货币数据集|技术分析数据集
收藏huggingface2025-01-10 更新2025-01-11 收录
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https://huggingface.co/datasets/CryptoLM/BTC-USDT
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该数据集提供了比特币（BTC）与泰达币（USDT）交易对的历史价格数据，并包含多种技术指标，旨在帮助进行加密货币交易分析和研究。数据集每3分钟更新一次（延迟1分钟）。数据集包含以下列：时间戳（UTC时间）、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、20周期移动平均线、50周期移动平均线、200周期移动平均线、相对强弱指数（RSI）、随机振荡器（%K和%D）、平均方向指数（ADX）、平均真实波幅（ATR）、趋势线、移动平均收敛散度（MACD）、MACD信号线、MACD柱状图、布林带上轨、布林带下轨、Minopy上轨和Minopy下轨。
创建时间：
2025-01-09
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BTC-USDT数据集通过实时采集比特币与USDT的交易数据构建而成，每三分钟更新一次，数据延迟一分钟。数据集涵盖了比特币的开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量等核心信息，并在此基础上计算了多种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、随机振荡器（%K、%D）等。这些数据经过标准化处理，确保时间戳统一为UTC时间，便于全球用户使用。
使用方法
BTC-USDT数据集可用于开发和测试加密货币交易机器人，进行比特币价格走势的技术分析，以及研究不同技术指标的有效性。研究人员还可以利用该数据集训练AI模型，预测比特币价格趋势，或优化算法交易策略。使用该数据集时，建议结合其他市场数据和分析工具，以获得更全面的市场洞察。
背景与挑战
背景概述
BTC-USDT数据集由cɪ组织创建，旨在为加密货币交易分析和研究提供全面的历史数据。该数据集涵盖了比特币价格及其多种技术指标，每三分钟更新一次，延迟一分钟。数据集的核心研究问题在于如何通过历史价格数据和技术指标来预测比特币的市场走势，从而辅助交易决策。自发布以来，该数据集在加密货币交易策略开发、技术分析工具测试以及机器学习模型训练等领域发挥了重要作用，成为研究者和交易者的重要参考资源。
当前挑战
BTC-USDT数据集在解决加密货币市场预测问题时面临多重挑战。首先，加密货币市场具有高度波动性和不可预测性，传统技术指标的有效性在不同市场环境下可能显著变化。其次，数据集的构建过程中需处理高频数据的实时更新与延迟问题，确保数据的准确性和时效性。此外，技术指标的计算和标准化也面临挑战，尤其是如何在不同时间尺度上保持一致性。最后，数据集的广泛应用要求其具备高度的可解释性和可扩展性，以支持多样化的研究需求。
常用场景
经典使用场景
在加密货币交易领域，BTC-USDT数据集为研究人员和交易者提供了丰富的历史价格数据和技术指标。该数据集广泛应用于开发和测试加密货币交易机器人，帮助用户通过技术分析预测比特币价格走势。通过结合多种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）和布林带等，用户能够深入分析市场趋势，优化交易策略。
解决学术问题
BTC-USDT数据集为加密货币市场的研究提供了重要的数据支持，解决了多个学术研究问题。例如，通过分析历史价格数据和技术指标，研究人员可以评估不同技术分析工具的有效性，探索市场波动规律，并验证机器学习模型在价格预测中的表现。这些研究不仅推动了加密货币市场的理论发展，还为实际交易策略的优化提供了科学依据。
实际应用
在实际应用中，BTC-USDT数据集被广泛用于构建和优化算法交易系统。交易者可以利用该数据集中的技术指标和历史价格数据，开发自动化交易策略，以应对加密货币市场的高波动性。此外，该数据集还为金融科技公司提供了训练AI模型的基础数据，用于预测比特币价格趋势，从而为投资者提供更精准的市场分析和决策支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在加密货币市场分析领域，BTC-USDT数据集因其高频更新和丰富的技术指标而备受关注。近年来，研究者们利用该数据集开发了多种基于机器学习的预测模型，旨在提高比特币价格波动的预测精度。特别是在深度学习领域，结合时间序列分析技术，如LSTM和GRU网络，已成为研究热点。此外，该数据集还被广泛应用于量化交易策略的优化，通过模拟交易环境，评估不同技术指标的有效性。这些研究不仅推动了加密货币市场的技术进步，也为投资者提供了更为科学的决策依据。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
DataCite Commons 收录
ReferCOCO数据集
ReferCOCO数据集包括refcoco、refcoco+和refcocog三个子集，用于视觉定位任务。数据集包含图像和对应的描述性文本，用于训练和测试模型识别图像中特定对象的能力。
github 收录
Materials Project 在线材料数据库
Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算，为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果，以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性，还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息，为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。
超神经 收录
鸭绿江流域与水系 – 世界地理数据大百科辞条
鸭绿江流域是指鸭绿江干流和支流汇水区，地理位置为39°43′57″N-42°17′28″N，123°35′59″E-128°45′50″E。与其接壤的流域分别是辽河流域（东）、松花江流域（北）、图们江流域（北）、大同江流域（西南）等。鸭绿江流域界线在中国境内从长白山天池火山口的南壁起始，向西南经长白山脉、转向西南至千山山脉的北部，再折向南入海；在朝鲜境内，鸭绿江流域从长白山天池南坡启始向东南经过摩天岭山脉，在头流山（2309 m）转向西南方向的赴战岭山脉，在英雄里附近转向西，经狼林山（2184 m）、广城、松源，转向西南方向的狄逾岭山脉，接江南山脉的南部后至鸭绿江河口。鸭绿江流域面积65215.49 km²，其中，中国境内面积32799.22 km²，朝鲜境内面积32416.27 km²。鸭绿江是中（国）朝（鲜）界河，它起源于长白山天池火山口的南壁，向南经惠山（朝）、折向西经临江（中）、再转向西南直向丹东（中）、新义州（朝），最后在东港（中）和多狮里（朝）附近注入黄海的西朝鲜湾。鸭绿江干流长844.98 km，有几条比较大的支流汇入，包括在朝鲜境内的虛川江、長津江、厚州川、慈城江、禿魯江、忠满江和三桥川；在中国境内的浑江、蒲石河、瑗河等。鸭绿江干流沿中朝国界线自东北向西南流经吉林省的长白朝鲜族自治县、临江市、集安市；辽宁省的桓仁满族自治县、宽甸满族自治县、丹东市和东港市；朝鲜的两江道、慈江道和平安北道。鸭绿江流域地处暖温带湿润季风气候区。年降水量800-1200 mm。流域内多山，最高海拔2745 m，河道比降比较大，达到0.0032，其中在中段可达到0.01。丰富的降水补给和较大的河床比降，使得鸭绿江流域成为亚洲单位面积水资源和水利资源最丰富的流域之一。近80年来，流域内先后建造了水丰水库（中、朝）、渭源水库（中、朝）、铁甲水库（中）、太平哨水库（中）、桓仁水库（中）、回龙山水库（中）、满丰湖水库（朝）、版平里水库（朝）、时中湖水库（朝）、狼林湖水库（朝）、长津湖水库（朝）、赴战湖水库（朝）、丰西湖水库等（朝）。数据文件包括鸭绿江干流、鸭绿江水系和鸭绿江流域地理信息系统数据文件组成。数据集以.kmz 和.shp格式存储，数据量43.8 MB（压缩为20.1 MB）。
国家对地观测科学数据中心 收录
RFUAV
RFUAV数据集是由浙江科技大学信息科学与工程学院开发的高质量原始射频数据集，包含37种不同无人机的约1.3 TB原始频率数据。该数据集旨在解决现有无人机检测数据集类型单一、数据量不足、信号-to-噪声比(SNR)范围有限等问题，提供了丰富的SNR级别和用于特征提取的基准预处理方法及模型评估工具。数据集适用于射频无人机检测和识别，有助于推动相关技术的研究与应用。
arXiv 收录