NEPSE Open Data

首个尼泊尔证券交易所（NEPSE）的开源金融数据集，旨在提高尼泊尔资本市场的透明度、学习和创新。

The first open-source financial dataset of the Nepal Stock Exchange (NEPSE), aimed at improving the transparency, facilitating learning and promoting innovation in Nepal's capital market.

原始信息汇总

NEPSE Open Data 数据集概述

数据集简介

• 首个尼泊尔证券交易所(NEPSE)的开源金融数据集
• 目标：促进尼泊尔资本市场的透明度、学习和创新

数据集结构

nepse-open-data/ ├── floorsheet/ # 每日原始交易数据 ├── ohlc_adjusted/ # 股票调整后OHLC价格 ├── ohlc_unadjusted/ # 股票未调整OHLC价格 ├── ohlc_adjusted_index/ # 指数调整后数据 ├── ohlc_unadjusted_index/ # 指数未调整数据 ├── ohlc_adjusted_stock/ # 股票调整后OHLC ├── ohlc_unadjusted_stock/ # 股票未调整OHLC ├── meta/ │ ├── symbols.csv # 公司代码主表 │ └── sector_map.csv # 行业分类表 ├── LICENSE └── README.md

数据内容

• 原始交易数据：每日交易记录(floorsheet/)
• OHLC价格数据：
  • 股票级别：调整后/未调整
  • 指数级别：调整后/未调整
• 元数据：
  • 公司代码对照表(symbols.csv)
  • 行业分类表(sector_map.csv)

许可信息

• 采用开源许可证(LICENSE文件)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

NEPSE Open Data作为尼泊尔证券交易所的首个开源金融数据集，其构建过程体现了严谨的数据采集与处理流程。数据集通过系统化地整合原始交易数据（floorsheet）和经过标准化处理的OHLC价格数据（包括调整后和未调整的股票级、指数级数据），构建了多层次的市场信息架构。技术团队采用自动化脚本每日抓取官方数据源，并通过双重校验机制确保数据的完整性与准确性，辅以包含公司代码和行业分类的元数据文件，形成了覆盖市场全貌的结构化数据体系。

特点

该数据集最显著的特点在于其开创性地填补了尼泊尔资本市场开源数据的空白，为研究新兴市场金融行为提供了独特样本。数据以CSV格式分层存储，既包含原始交易记录的细粒度数据，也提供经过标准化处理的OHLC价格序列，满足不同分析场景需求。特别设计的行业分类映射表和证券代码主表，使得跨维度分析成为可能。所有数据遵循明确版本控制，且持续更新维护，确保时效性与可追溯性。

使用方法

使用者可通过GitHub仓库直接下载结构化数据文件，按需调用特定子目录进行分析。对于量化研究，建议优先使用ohlc_adjusted目录下经除权处理的标准化价格数据；市场微观结构研究则可调用floorsheet中的逐笔交易记录。配套提供的meta文件可作为关键维度表，用于连接公司基础信息与交易数据。数据兼容主流统计分析工具，研究者可直接通过Pandas等库进行时间序列分析或构建计量经济模型。

背景与挑战

背景概述

NEPSE Open Data作为尼泊尔证券交易所（NEPSE）的首个开源金融数据集，由SocrateAI团队构建并维护，旨在推动尼泊尔资本市场的透明度提升与学术研究创新。该数据集系统地收录了包括逐笔交易数据、复权/未复权OHLC价格、指数及个股分类数据在内的多层次市场信息，填补了南亚地区新兴市场高质量金融数据资源的空白。其开源特性为量化投资策略开发、市场微观结构研究以及区域经济政策分析提供了基础性支持，对促进尼泊尔金融科技生态发展具有里程碑意义。

当前挑战

在解决新兴市场金融数据稀缺性问题的过程中，NEPSE Open Data面临数据标准化与完整性的双重挑战。原始交易数据存在非电子化历史记录缺失、公司行为调整信息不连贯等问题，需开发复杂的后复权算法确保时间序列可比性。数据集构建阶段需克服NEPSE官方数据接口的非结构化输出难题，通过定制化爬虫与人工校验相结合的方式处理异源异构数据，同时应对尼泊尔卢比货币单位转换、上市公司更名事件等本土化特征带来的数据清洗复杂度。

常用场景

经典使用场景

在金融数据分析领域，NEPSE Open Data作为尼泊尔股票交易所的首个开源数据集，为研究人员提供了丰富的股票交易数据。该数据集最经典的使用场景包括股票价格趋势分析、市场波动性研究以及投资组合优化。通过整合每日交易数据、调整后和未调整的OHLC价格数据，研究人员能够深入分析尼泊尔资本市场的动态特征，为量化金融研究提供可靠的数据支持。

衍生相关工作

基于NEPSE Open Data已经衍生出多项重要研究工作，包括尼泊尔股市波动性建模、行业板块相关性分析以及市场效率检验等。这些研究不仅丰富了新兴市场金融文献，也为后续研究者提供了方法论参考。部分学者进一步开发了数据可视化工具和预测模型，将原始数据转化为更易理解的决策支持信息，形成了从基础研究到应用开发的完整价值链。

数据集最近研究

最新研究方向

随着新兴市场金融数据透明化需求的增长，NEPSE Open Data作为尼泊尔股票交易所的首个开源数据集，正推动南亚地区资本市场研究的范式转变。该数据集通过提供包含逐笔交易、复权价格、行业分类等多维度的结构化数据，为量化交易策略开发、市场微观结构分析以及跨境资本流动研究提供了全新素材。近期研究热点集中在利用机器学习模型预测喜马拉雅地区上市公司股价波动，以及结合宏观经济指标分析尼泊尔证券市场与南亚区域经济的联动效应。该数据集的开放不仅填补了发展中国家金融数据库的空白，更为研究非成熟市场的价格发现机制和投资者行为特征提供了重要基准。