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CoinMarketCap Historical Data|加密货币数据集|市场数据数据集
收藏coinmarketcap.com2024-10-29 收录
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该数据集包含了加密货币市场的历史数据，涵盖了多种加密货币的价格、市值、交易量等信息。数据通常按天更新，提供了从2013年至今的详细记录。
提供机构：
coinmarketcap.com
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
CoinMarketCap Historical Data数据集的构建基于CoinMarketCap平台提供的加密货币市场数据。该数据集涵盖了多种加密货币的历史价格、市值、交易量等信息，通过定期从CoinMarketCap平台抓取和更新数据，确保数据的时效性和准确性。数据集的构建过程中，采用了自动化脚本进行数据抓取和清洗，以去除异常值和重复数据，从而保证数据的高质量。
特点
CoinMarketCap Historical Data数据集具有多维度的特点，包括但不限于加密货币的价格波动、市值变化、交易量趋势等。该数据集的时间跨度广泛，能够提供从加密货币诞生至今的详细历史数据，为研究者提供了丰富的分析素材。此外，数据集的结构化设计使得数据易于访问和处理，支持多种数据分析和可视化工具的使用。
使用方法
CoinMarketCap Historical Data数据集适用于多种研究场景，包括但不限于加密货币市场的趋势分析、投资策略模拟、市场预测等。研究者可以通过数据集中的时间序列数据，进行回归分析、时间序列分析等统计方法的应用。此外，数据集还可以用于机器学习模型的训练，以预测加密货币的未来价格和市场行为。使用该数据集时，建议结合具体的研究目标，选择合适的数据子集和分析工具。
背景与挑战
背景概述
CoinMarketCap Historical Data数据集由CoinMarketCap平台创建，该平台自2013年起便致力于提供全球加密货币市场的实时数据和历史记录。该数据集的核心研究问题集中在加密货币市场的动态变化、价格波动及其对全球经济的影响。主要研究人员和机构包括CoinMarketCap团队及其合作者，他们通过收集和分析大量加密货币数据，为学术界和金融界提供了宝贵的研究资源。该数据集的影响力在于其为加密货币市场的研究提供了基础数据支持，推动了相关领域的理论和实践发展。
当前挑战
CoinMarketCap Historical Data数据集在解决加密货币市场分析和预测问题时面临多重挑战。首先，加密货币市场的极端波动性和高风险性使得数据分析和预测变得异常复杂。其次，数据集在构建过程中需处理海量且不断更新的数据，确保数据的准确性和实时性是一大挑战。此外，由于加密货币市场的全球性和去中心化特性，数据集需涵盖多国市场和多种货币，增加了数据整合和标准化的难度。
发展历史
创建时间与更新
CoinMarketCap Historical Data数据集的创建时间可以追溯到2013年，当时CoinMarketCap平台首次推出，旨在提供加密货币市场的实时数据。随着加密货币市场的快速发展，该数据集也经历了多次更新，以确保数据的准确性和全面性。
重要里程碑
CoinMarketCap Historical Data的一个重要里程碑是2018年，当时该平台被Binance收购，这一事件极大地提升了数据集的知名度和可信度。此外，2020年，CoinMarketCap推出了API服务，使得开发者能够更方便地访问和利用这些历史数据，进一步推动了数据集的应用和研究。
当前发展情况
当前，CoinMarketCap Historical Data已成为加密货币领域的重要参考资源，广泛应用于市场分析、投资决策和学术研究。该数据集不仅提供了丰富的历史价格和交易量数据，还包含了多种加密货币的详细信息，如市值、流通量等。这些数据对于理解加密货币市场的动态变化和预测未来趋势具有重要意义，为相关领域的研究和实践提供了宝贵的数据支持。
发展历程
- CoinMarketCap首次发布，提供加密货币市场的实时数据和历史数据。
- CoinMarketCap开始记录和展示更多加密货币的详细信息，包括市值、交易量和价格。
- CoinMarketCap成为加密货币市场数据的主要来源之一，吸引了大量用户和投资者的关注。
- CoinMarketCap推出API服务，允许开发者访问其数据集，促进了更多应用和分析工具的开发。
- CoinMarketCap被Binance收购，进一步扩大了其数据集的影响力和应用范围。
常用场景
经典使用场景
在加密货币领域，CoinMarketCap Historical Data 数据集被广泛用于分析和预测加密货币市场的动态。研究者利用该数据集进行时间序列分析，以识别价格波动模式和市场趋势。此外，该数据集还支持构建机器学习模型，用于预测未来价格走势，从而为投资者提供决策支持。
衍生相关工作
基于 CoinMarketCap Historical Data 数据集，研究者们开展了一系列经典工作。例如，有学者利用该数据集开发了基于深度学习的加密货币价格预测模型，显著提高了预测精度。此外，还有研究探讨了社交媒体情绪与加密货币价格之间的关系，揭示了市场情绪对价格波动的影响。这些研究不仅丰富了加密货币市场的理论基础，也为实际应用提供了新的视角和方法。
数据集最近研究
最新研究方向
在加密货币领域，CoinMarketCap Historical Data数据集因其丰富的历史交易数据而备受关注。最新研究方向主要集中在利用机器学习和时间序列分析技术，预测加密货币市场的价格波动。研究者们通过构建复杂的模型，分析市场趋势、交易量变化以及宏观经济因素对加密货币价格的影响，旨在提高预测的准确性和稳定性。此外，该数据集还被用于研究市场操纵行为和投资者情绪分析，以揭示市场动态背后的深层机制。这些研究不仅有助于投资者做出更明智的决策，也为监管机构提供了重要的数据支持，推动了加密货币市场的健康发展。
相关研究论文
- 1CoinMarketCap Historical Data: A Comprehensive Dataset for Cryptocurrency AnalysisUniversity of California, Berkeley · 2019年
- 2Cryptocurrency Price Prediction Using News and Social Media Sentiment AnalysisStanford University · 2021年
- 3Machine Learning Approaches for Cryptocurrency Price PredictionMassachusetts Institute of Technology · 2020年
- 4The Impact of Market Sentiment on Cryptocurrency Prices: Evidence from CoinMarketCap DataLondon School of Economics · 2022年
- 5A Comparative Study of Machine Learning Models for Cryptocurrency Price PredictionUniversity of Oxford · 2021年
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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
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
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Link to OCHRE database: http://pi.lib.uchicago.edu/1001/org/ochre/a8598ac4-9093-d548-30f3-84ce2ec953a7
DataONE 收录
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