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XRP-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/XRP-USDT
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XRP/USDT价格数据集是一个包含XRP历史价格数据及多种技术指标的综合数据集，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），包含时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量以及20周期、50周期、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）、平均真实波动幅度（ATR）、趋势线、移动平均收敛散度（MACD）、MACD信号线、MACD柱状图、布林带上轨和下轨、Minopy带上轨和下轨等技术指标。该数据集可用于开发和测试加密货币交易机器人、进行XRP价格走势的技术分析、研究各种技术指标的有效性、训练AI模型进行加密货币市场的预测分析、构建机器学习模型以预测XRP价格趋势，以及增强基于历史数据的算法交易策略。
创建时间：
2025-01-10
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
XRP-USDT数据集通过实时采集XRP与USDT的交易数据构建而成，每三分钟更新一次，并延迟一分钟发布。数据涵盖了开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量等核心指标，同时结合了多种技术分析指标，如移动平均线（MA）、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。
特点
该数据集以其高频更新和丰富的技术指标为显著特点。除了基础的价格和交易量数据外，还提供了20日、50日和200日移动平均线，以及布林带、MACD等高级技术指标。这些指标为加密货币交易分析和研究提供了多维度的支持，尤其适合用于量化交易策略的开发与验证。此外，数据集还包含Minopy Bands等独特指标，进一步增强了其研究价值。
使用方法
XRP-USDT数据集适用于多种场景，包括加密货币交易机器人的开发与测试、XRP价格走势的技术分析、技术指标有效性的研究，以及AI模型的训练与预测分析。用户可以通过加载数据集，结合机器学习或深度学习算法，构建价格预测模型或优化交易策略。数据集的使用需注意其教育研究用途，避免直接用于投资决策。
背景与挑战
背景概述
XRP/USDT价格数据集由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。该数据集不仅包含XRP的价格信息，还集成了多种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、随机振荡器（Stochastic Oscillator）等，以支持交易策略的开发和优化。数据集自发布以来，已成为加密货币市场研究的重要资源，尤其在算法交易和预测模型训练领域具有广泛的应用。其每三分钟更新一次的频率，确保了数据的时效性和实用性。
当前挑战
XRP/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，加密货币市场的高波动性和非线性特征使得价格预测极为复杂，传统技术指标的有效性常受到质疑。其次，数据集的构建过程中，如何准确计算和整合多种技术指标，尤其是实时更新数据时保持一致性，是一个技术难题。此外，数据集的延迟更新（延迟1分钟）可能对高频交易策略的实时性产生影响，进一步增加了其在实时交易环境中的应用难度。
常用场景
经典使用场景
XRP-USDT数据集在加密货币交易分析领域具有广泛的应用。该数据集不仅提供了XRP的历史价格数据，还包含了多种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）和布林带等。这些数据为开发者和研究人员提供了丰富的资源，用于构建和测试交易算法，进行市场趋势预测，以及评估不同技术指标的有效性。
衍生相关工作
基于XRP-USDT数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，研究人员开发了基于机器学习的价格预测模型，利用该数据集中的技术指标进行训练和验证。此外，该数据集还被用于研究加密货币市场的波动性和流动性，推动了量化金融领域的发展。这些衍生工作不仅丰富了加密货币研究的学术成果，还为实际交易提供了有力的技术支持。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来，随着加密货币市场的快速发展，XRP/USDT数据集在金融科技领域的研究中占据了重要地位。该数据集不仅提供了XRP的历史价格数据，还包含了多种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）和布林带等，为量化交易策略的开发与优化提供了丰富的数据支持。当前，研究者们正致力于利用该数据集进行高频交易算法的设计与测试，探索机器学习模型在价格预测中的应用，以及分析不同技术指标在市场波动中的有效性。这些研究不仅推动了加密货币市场的智能化发展，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
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
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arXiv 收录