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Polymarket 加密货币涨跌 5 分钟和 15 分钟市场订单簿 L2 数据是一个公开的一天样本，来自一个更大的高分辨率 Polymarket 加密货币预测市场数据仓库，专为量化研究构建。该数据集包含同步的订单簿快照、匹配的交易记录，以及主要加密货币涨跌市场的前十买/卖 Parquet 导出文件。数据覆盖日期为 2026-07-17，资产包括 bnb、btc、doge、eth、sol、xrp 六种，时间间隔为 5 分钟和 15 分钟。共有 2303 个 episode 和 2303 个交易文件。该样本适用于短期预测、订单簿不平衡与流动性研究、微观结构特征工程、交易记录分析、市场响应建模、执行与成交模拟，以及基于二元市场账簿的短期预测。数据集布局包括原始 episode 文件（episodes/<date>/<asset>/<interval>/<condition_id>.ndjson.gz）、交易记录文件（trades/ 相同结构）以及扁平化的前十买/卖快照 Parquet 文件（top10_parquet/<date>/<asset>/<interval>/<condition_id>.parquet）。默认视图为 market_index，提供紧凑的市场级索引用于过滤和发现；top10_5m 和 top10_15m 子集则提供可直接使用的扁平化前十订单簿快照，适用于 Data Studio、笔记本和模型流水线。该数据集是更大历史数据集的公共样本，仅供研究和发现使用。Polymarket Crypto Up/Down 5m and 15m Market Order Book L2 Data is a public one-day sample from a larger high-resolution Polymarket crypto prediction market data warehouse built for quantitative research. The dataset contains synchronized order book snapshots, matched trade records, and top-10 bid/ask Parquet export files for major crypto up/down markets. Data covers date 2026-07-17, assets include bnb, btc, doge, eth, sol, xrp, with intervals of 5 minutes and 15 minutes. There are 2303 episodes and 2303 trade files. This sample is suitable for short-term forecasting, order book imbalance and liquidity studies, microstructure feature engineering, trade record analysis, market response modeling, execution and fill simulation, and short-term prediction based on binary market books. Dataset layout includes raw episode files (episodes/<date>/<asset>/<interval>/<condition_id>.ndjson.gz), trade files (trades/ same structure), and flattened top-10 bid/ask snapshot Parquet files (top10_parquet/<date>/<asset>/<interval>/<condition_id>.parquet). The default view is market_index, providing a compact market-level index for filtering and discovery; top10_5m and top10_15m subsets provide ready-to-use flattened top-10 order book snapshots suitable for Data Studio, notebooks, and model pipelines. This dataset is a public sample of a larger historical dataset and is provided for research and discovery purposes only.

原始信息汇总

Polymarket Crypto Up/Down 5-Min & 15-Min Market Orderbook L2 Data 数据集概述

基本信息

• 数据集名称：Polymarket Crypto Up/Down 5-Min & 15-Min Market Orderbook L2 Data
• 许可证：其他（需联系获取）
• 任务类别：时间序列预测、表格回归
• 数据规模：少于 1K 样本
• 发布日期：样本日期为 2026-07-17

数据内容

该数据集为 Polymarket 加密货币预测市场的单日公开样本，包含以下组件：

• 原始逐市场订单簿快照：存储在 episodes/ 目录
• 匹配交易记录：存储在 trades/ 目录
• 扁平化 Top-10 买卖盘 Parquet 导出：存储在 top10_parquet/ 目录
• 市场级索引：metadata/episode_index.parquet
• Schema 示例及最小加载示例

数据覆盖范围

• 日期：2026-07-17
• 资产：bnb、btc、doge、eth、sol、xrp
• 时间间隔：5分钟、15分钟
• 市场数量：2303
• 交易文件数量：2303

数据配置

数据集包含三个配置：

1. market_index（默认）：紧凑的市场级索引，用于筛选和发现
2. top10_5m：5分钟间隔的扁平化 Top-10 订单簿快照
3. top10_15m：15分钟间隔的扁平化 Top-10 订单簿快照

适用场景

该数据集适用于短期预测市场和微观结构研究，包括：

• 订单簿不平衡与流动性研究
• 微观结构特征工程
• 交易记录分析
• 市场响应建模
• 执行与成交模拟
• 二元市场书的短期预测

文件结构

• 原始文件：episodes/<日期>/<资产>/<间隔>/<condition_id>.ndjson.gz
• 交易记录：trades/<日期>/<资产>/<间隔>/<condition_id>.ndjson.gz
• 扁平化快照：top10_parquet/<日期>/<资产>/<间隔>/<condition_id>.parquet

商业获取

该仓库为更大历史数据集的公开样本。如需访问一个月数据、更大规模历史数据或商业/研究许可，需联系 [e-mail]。可提供：

• 月度历史覆盖
• 更大规模原始订单簿数据
• 同步交易记录
• 扁平化研究就绪表格导出
• 定制化量化研究工作流提取

注意事项

该数据集旨在作为研究和发现样本，展示更广泛数据收集管道的结构、保真度及下游可用性。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自一个面向量化研究的高分辨率Polymarket加密货币预测市场数据仓库，公开了2026年7月17日单日的样本数据。其构建过程严谨而系统，涵盖六大主流加密资产（bnb、btc、doge、eth、sol、xrp）的5分钟与15分钟两种时间窗口的上下行市场。数据采集融合了逐事件的订单簿原始捕获、与之同步的成交记录磁带，以及经扁平化处理便于研究使用的top-10买卖盘口Parquet导出文件。市场层面索引存放于元数据目录，整体布局依循<日期>/<资产>/<周期>/<条件ID>的层级结构，确保了数据从原始捕获到研究就绪形态的无缝衔接与高效组织。

使用方法

数据集设计了层次分明的访问接口，以满足多样化的研究需求。默认的market_index配置为一份轻量级市场级索引表，便于用户根据资产、周期等维度快速筛选与发现目标市场。而top10_5m与top10_15m两个子集则直接提供了扁平化的top-10订单簿快照，可直接加载至Data Studio、Jupyter Notebook或深度学习框架中进行特征工程与模型训练。对于需要原始订单簿深度与完整成交记录的研究者，episodes与trades目录下的NDJSON文件保留了完整的事件日志，支持定制化的回放与模拟。此外，数据样本附带了简明的模式说明与加载示例，大幅降低了上手门槛，并提供了商业许可的历史数据扩展途径，以适应更大规模的研究需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由Polymarket平台于2026年7月17日创建，由定量研究团队构建，专注于加密货币预测市场的微观结构分析。它提供了高分辨率的订单簿L2数据、匹配交易记录及研究就绪的top-10买卖盘快照，涵盖bnb、btc、doge、eth、sol、xrp等多种资产，时间间隔为5分钟和15分钟。该数据集的核心研究问题在于探索短期预测市场中订单簿动态与价格变动的关系，为订单簿不平衡、流动性研究、微观结构特征工程以及执行模拟等提供基础数据支持。作为公开样本，它代表了更广泛的高频预测市场数据仓库的典型结构，对量化金融领域的研究具有重要参考价值，推动了预测市场微观结构研究的实证分析。

当前挑战

该数据集面临多重挑战。领域层面，预测市场（如Polymarket）的二元期权定价受订单簿动态、交易者行为和市场情绪等多因素影响，短期（5分钟、15分钟）价格变动预测需处理高噪声、非平稳性和强波动性，而现有模型常难以捕捉订单簿微结构的瞬时变化，导致预测精度受限。构建过程中，挑战尤为显著：数据采集需同步高频订单簿快照与交易记录，保证时间戳一致性与数据完整性；处理大规模原始数据（2303个episode）需高效压缩与存储，同时确保数据质量，例如缺失值、异常值及订单簿深度不足等情况；此外，跨资产、多时间间隔的数据整合需要统一的数据结构和标准化流程，以满足研究友好的下游使用。这些挑战使得该数据集在提供高保真数据的同时，也要求研究者具备先进的数据处理与建模能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集为加密货币预测市场的短期价格方向预测研究提供了高精度的L2订单簿与成交记录快照。其经典使用场景聚焦于5分钟与15分钟时间窗口内的二元期权价格变动建模，研究者可基于订单簿不平衡、买卖价差、深度分布等微观结构特征，构建面向短时域的价格运动分类或回归模型。数据以parquet格式组织，便于直接输入深度学习或集成学习框架，支持高频时序特征工程与样本内/样本外验证流程。

解决学术问题

该数据集着力破解预测市场中高频微观结构数据匮乏的难题，为订单簿动力学、流动性提供与价格发现机制等核心学术议题提供了可复现的实证基础。通过同步匹配的成交磁带与订单簿快照，研究者能够深入探究市场深度变化对价格短期走向的预测效力，检验订单不平衡因子在二元市场中的适用性，并推动市场微观结构理论在去中心化预测市场场景下的拓展与验证。

实际应用

在实际应用中，该数据集可用于加密货币量化交易策略的研发与回测，特别是针对预测市场套利、高频做市及短线方向性交易。数据所包含的精细订单簿与逐笔成交信息，支持构建执行成本模拟与滑点分析模块，辅助交易系统优化订单路由及流动性管理。此外，其结构化导出格式便于机构直接接入研究管道，用于市场监控、风险预警及算法交易的原型验证。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于去中心化预测市场Polymarket中加密资产短期涨跌合约的微观结构研究，为量化研究提供了高分辨率的订单簿快照、逐笔成交记录及扁平化买卖盘数据。当前前沿方向包括基于订单簿不平衡与流动性动态的短期价格预测模型构建，以及二元市场中的微观结构特征工程与执行策略模拟。此数据集对时间序列预测和表格回归任务尤为关键，可支撑市场反应建模与高频交易策略的研发，其公开样本为验证新型算法提供了标准基准，推动了预测市场与加密资产微观结构分析的交叉融合。