BTCIDR-1H_Historical

BTC/IDR历史价格数据集（2014年3月11日至2025年9月9日），提供从2014年3月11日至2025年9月9日的比特币对印尼盾的每小时历史价格数据。数据集包含以下字段：日期（转换至雅加达时区）、时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量。

原始信息汇总

BTC/IDR 历史数据集概述

数据集基本信息

• 名称：BTC/IDR Historical OCHLV Dataset (March-2014 to 2025)
• 标签：finance, crypto, BTC, Bitcoin, BTCIDR, rupiah
• 正式名称：BTC/IDR
• 许可证：mit

数据时间范围

• 起始时间：2014年3月11日
• 结束时间：2025年9月9日
• 时间分辨率：1小时

数据列描述

• date：转换为Asia/Jakarta时区（UTC+7）的日期时间索引，源自Unix时间戳
• timestamp：Unix时间戳（自纪元以来的秒数）
• open：给定时间戳的开盘价
• high：期间最高价
• low：期间最低价
• close：给定时间戳的收盘价
• volume：期间交易量

用途说明

适用于金融数据分析、预测和风险建模技术的研究、开发和测试。

免责声明

本数据集仅用于教育和研究目的，不构成财务建议。作者不保证信息的准确性、完整性或可靠性。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在金融时间序列数据领域，BTCIDR-1H_Historical数据集通过系统化采集Bitcoin与印尼卢比交易对的历史价格信息构建而成。数据源自可信的加密货币交易平台，以每小时为间隔记录开盘价、最高价、最低价、收盘价及交易量，并统一转换为雅加达时区（UTC+7）时间戳，确保时间序列的一致性与分析便利性。

使用方法

研究者可利用该数据集进行加密货币价格预测、波动性分析及风险建模等定量金融研究。通过加载为Pandas DataFrame并利用时间戳索引，可直接应用于ARIMA、LSTM等时序模型训练。数据适用于回测交易策略、市场情绪分析或宏观经济因子关联研究，但需注意其仅限非商业研究用途，且应结合专业金融验证手段。

背景与挑战

背景概述

加密货币市场分析作为金融科技领域的重要研究方向，自比特币诞生以来便受到学术界与业界的持续关注。BTCIDR-1H_Historical数据集由匿名研究者于2024年构建，聚焦比特币与印尼卢比汇率的小时级历史交易数据，涵盖2014年3月至2025年9月的完整周期。该数据集通过提供开盘价、最高价、最低价、收盘价及交易量等多维指标，为新兴市场加密货币汇率波动规律研究、跨市场套利策略验证以及金融风险建模提供了关键数据支撑，显著推动了东南亚地区数字资产研究的实证化进程。

当前挑战

该数据集致力于解决新兴法币与加密货币配对汇率预测的复杂性挑战，包括高波动性环境下价格模式的非线性特征捕捉、微观市场结构对汇率形成机制的影响解析等核心问题。在构建过程中面临原始数据跨时区标准化处理的技术难题，需协调UTC时间与雅加达时区的精确映射；同时遭遇历史数据完整性保障的挑战，早期加密货币交易记录存在数据缺失与异常值干扰，需通过多重校验机制确保时序连续性。

常用场景

经典使用场景

在加密货币金融分析领域，BTCIDR-1H_Historical数据集为研究者提供了以小时为单位的比特币与印尼卢比汇率历史数据，其经典使用场景主要集中在时间序列预测模型的构建与验证。通过该数据集的高频价格指标（开盘价、最高价、最低价、收盘价）和交易量数据，研究人员能够深入探索市场波动规律，开发基于统计学习或深度学习的价格预测算法，为量化交易策略提供数据支撑。

解决学术问题

该数据集有效解决了金融时间序列分析中的多个核心学术问题，包括非平稳序列建模、波动率聚类现象解析以及市场效率假说检验。其长达十一年的跨度为研究加密货币市场的长期记忆性和结构性变化提供了可能，显著推进了关于新兴市场货币对价格形成机制的理论研究，并为风险价值（VaR）模型和极端事件预测提供了实证基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集被广泛应用于印尼地区的加密货币交易所风险管理系统中，协助机构投资者进行套利策略优化和持仓风险控制。同时，当地金融科技企业利用其开发面向零售用户的智能投顾工具，通过历史回测验证投资策略的有效性，为东南亚地区数字货币合规化进程提供了重要的数据基础设施。

数据集最近研究

最新研究方向

在加密货币与法币交易对分析领域，BTC/IDR数据集为东南亚新兴市场提供了独特的研究视角。近期研究聚焦于结合深度学习与宏观金融变量，探索比特币对印尼盾汇率波动的地缘经济敏感性。学者们正尝试将伊斯兰金融原则与加密货币波动性建模相结合，反映印尼作为全球最大穆斯林国家的金融科技融合趋势。该数据集的高频特性支持了跨市场传染效应和监管政策冲击响应的微观结构分析，为发展中国家数字资产监管框架的构建提供了实证基础。