TCGapi/tcg-price-history

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license: mit
task_categories:
- tabular-regression
- time-series-forecasting
language:
- en
tags:
- trading-card-game
- tcg
- pokemon
- mtg
- yugioh
- lorcana
- one-piece
- star-wars-unlimited
- flesh-and-blood
- card-prices
- tcgplayer
- ebay
- price-history
- finance
- collectibles
pretty_name: TCG Price History — Daily Trading Card Prices Across 8 Games
size_categories:
- 100K<n<1M
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# TCG Price History Dataset

Daily trading card prices across **8 major trading card games**: Pokémon, Magic: The Gathering, Yu-Gi-Oh!, Disney Lorcana, One Piece TCG, Star Wars: Unlimited, Flesh and Blood, and Pokémon Japan.

Sourced from the [**TCG Price Lookup API**](https://tcgpricelookup.com/tcg-api) — the only API that covers every major TCG with real pricing data from both TCGPlayer and eBay.

## What's in this dataset

- **Daily price snapshots** for cards across all 8 supported TCGs
- **TCGPlayer market prices** (market, low, mid, high) per condition tier
- **eBay sold-listing averages** (1-day, 7-day, 30-day rolling windows)
- **PSA / BGS / CGC graded card prices** for cards that have graded comps

## Data source

All data is collected via the [TCG Price Lookup API](https://tcgpricelookup.com/tcg-api), which aggregates prices from:

- **TCGPlayer** — the largest US marketplace for trading card singles
- **eBay** — actual completed sales (not listings), providing the real market-clearing price
- **PSA, BGS, CGC, SGC, ACE, TAG** — graded card sales across every major grading service

## Supported games

| Slug | Game | Cards |
|---|---|---|
| `pokemon` | Pokémon TCG (English) | 30,000+ |
| `pokemon-jp` | Pokémon TCG (Japanese) | 15,000+ |
| `mtg` | Magic: The Gathering | 80,000+ |
| `yugioh` | Yu-Gi-Oh! | 15,000+ |
| `lorcana` | Disney Lorcana | 1,500+ |
| `onepiece` | One Piece TCG | 3,000+ |
| `swu` | Star Wars: Unlimited | 1,000+ |
| `fab` | Flesh and Blood | 5,000+ |

## Use cases

- **Price prediction** — time-series forecasting of card values
- **Market analysis** — cross-game price trends, volatility, seasonality
- **Grading ROI** — compare raw vs graded prices to model grading profitability
- **Arbitrage detection** — identify gaps between TCGPlayer and eBay prices
- **Collection valuation** — backtest portfolio performance over time
- **Academic research** — collectibles markets, alternative investments, auction theory

## Access the full dataset via API

This Hugging Face dataset contains periodic snapshots. For **real-time, daily-updated prices**, use the [TCG Price Lookup API](https://tcgpricelookup.com/tcg-api) directly:

```python
from tcglookup import TcgLookupClient

client = TcgLookupClient(api_key="tlk_live_...")
results = client.cards.search(q="charizard", game="pokemon", limit=5)
for card in results["data"]:
print(card["name"], card["prices"]["raw"])
```

Get a free API key (10,000 requests/month) at [tcgpricelookup.com/tcg-api](https://tcgpricelookup.com/tcg-api).

## Official SDKs

- **[JavaScript / TypeScript](https://github.com/TCG-Price-Lookup/tcglookup-js)** — [npm](https://www.npmjs.com/package/@tcgpricelookup/sdk)
- **[Python](https://github.com/TCG-Price-Lookup/tcglookup-py)** — [PyPI](https://pypi.org/project/tcglookup/)
- **[Go](https://github.com/TCG-Price-Lookup/tcglookup-go)** — [pkg.go.dev](https://pkg.go.dev/github.com/TCG-Price-Lookup/tcglookup-go)
- **[Rust](https://github.com/TCG-Price-Lookup/tcglookup-rs)** — [crates.io](https://crates.io/crates/tcglookup)
- **[PHP](https://github.com/TCG-Price-Lookup/tcglookup-php)** — [Packagist](https://packagist.org/packages/tcgpricelookup/sdk)

## Related resources

- **[TCG Price Lookup](https://tcgpricelookup.com)** — the main product
- **[awesome-tcg](https://github.com/TCG-Price-Lookup/awesome-tcg)** — full developer ecosystem index
- **[Code examples in 8 languages](https://github.com/TCG-Price-Lookup/tcg-api-examples)**
- **[Discord bot](https://github.com/TCG-Price-Lookup/tcg-discord-bot)** — self-hosted bot with 21 slash commands
- **[Blog](https://tcgpricelookup.com/blog)** — market analysis, price guides, tutorials

## License

MIT — see the [TCG Price Lookup API terms](https://tcgpricelookup.com/terms) for data usage guidelines.

## Citation

If you use this dataset in research, please cite:

```bibtex
@misc{tcgpricelookup2026,
title={TCG Price History: Daily Trading Card Prices Across 8 Games},
author={TCG Price Lookup},
year={2026},
url={https://tcgpricelookup.com/tcg-api},
note={Data sourced from TCGPlayer and eBay via the TCG Price Lookup API}
}
```

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Built and maintained by [TCG Price Lookup](https://tcgpricelookup.com). Get a free API key at [tcgpricelookup.com/tcg-api](https://tcgpricelookup.com/tcg-api).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在集换式卡牌交易市场日益数字化的背景下，TCG价格历史数据集通过TCG价格查询API系统性地构建而成。该API作为核心数据管道，持续汇聚来自TCGPlayer这一北美最大卡牌单卡市场以及eBay平台实际成交记录的定价信息，并整合了PSA、BGS等主流评级机构的评级卡销售数据。数据采集过程实现了对宝可梦、万智牌等八大主流卡牌游戏的全面覆盖，每日生成价格快照，确保了时间序列的连续性与市场表征的真实性。

使用方法

该数据集为时间序列预测与金融市场分析提供了直接的应用接口。研究者可利用其进行卡牌价格预测、市场波动性与季节性分析，或探究评级带来的投资回报。对于开发者，通过官方提供的Python、JavaScript等多语言SDK，可以便捷地访问数据集或连接实时API，实现卡牌组合估值回溯、跨平台套利机会识别等复杂分析。数据集的结构化设计也支持将其直接应用于学术研究，如收藏品经济学与拍卖理论等领域的实证模型构建。

背景与挑战

背景概述

随着收藏卡牌市场的蓬勃发展与金融化趋势，TCG Price History数据集应运而生，由TCG Price Lookup机构于2026年构建并维护。该数据集系统性地汇集了涵盖宝可梦、万智牌、游戏王等八大主流集换式卡牌游戏的每日价格快照，数据源整合了TCGPlayer与eBay两大核心交易平台，并纳入了专业评级机构的认证卡牌价格。其核心研究问题聚焦于卡牌资产的价格动态建模与市场行为分析，为量化金融、收藏品经济学及时间序列预测等领域提供了首个跨游戏、多维度的高频价格基准，显著推动了另类投资市场的实证研究进程。

当前挑战

在解决卡牌价格预测与市场分析这一领域问题时，数据集面临多重挑战：卡牌价格受游戏版本更新、赛事结果、文化潮流等非结构化因素强烈驱动，呈现出高度非线性与突发波动性；同时，不同游戏间的市场机制与流动性差异巨大，构建统一的预测模型极为复杂。在数据构建过程中，挑战主要源于多源异构数据的实时同步与清洗，需协调TCGPlayer的结构化市场数据与eBay的散乱成交记录，并处理缺失值、异常交易及评级卡牌的价格映射，确保跨平台、跨条件、跨时间窗口的价格指标具有可比性与一致性。

常用场景

经典使用场景

在收藏品金融化和数字资产分析领域，TCG Price History数据集为研究人员提供了独特的实证基础。该数据集最经典的使用场景集中于时间序列预测，学者们利用其涵盖八大集换式卡牌游戏的日度价格快照，构建复杂的预测模型来推断卡牌价值的未来走势。这些模型不仅分析单一卡牌的价格波动，更能揭示跨游戏市场的联动效应与周期性规律，为理解非传统资产的价格形成机制提供了微观数据支撑。

解决学术问题

该数据集有效解决了收藏品市场研究中的若干核心学术问题。通过整合TCGPlayer市场报价与eBay实际成交数据，它弥合了报价与清算价格之间的理论鸿沟，使得拍卖理论、行为金融学在非流动性资产中的应用成为可能。数据集的多维度价格指标（市场价、低中高价、分级卡价格）允许学者深入探究信息不对称、市场效率以及投资者情绪在另类投资市场中的具体表现，推动了收藏品经济学实证研究范式的革新。

实际应用

在实践层面，该数据集支撑着集换式卡牌生态系统中多样化的商业与个人应用。收藏家与投资者依赖其进行投资组合的历史回测与实时估值，量化套利者则通过比对TCGPlayer与eBay的价格差异识别市场无效性以获取收益。卡牌评级服务机构可利用数据建模评级带来的附加值（Grading ROI），而游戏开发商与零售商则能分析跨游戏价格趋势以指导产品策略与库存管理，实现了从个人理财到企业决策的全链条赋能。

数据集最近研究

最新研究方向

在收藏品与另类投资领域，TCG价格历史数据集正成为量化金融与行为经济学交叉研究的前沿工具。学者们利用其跨游戏、多平台的日度价格数据，深入探索非传统资产的价格形成机制，特别是在NFT市场波动背景下，实体收藏卡牌作为有形数字资产的避险属性与估值模型受到广泛关注。当前研究热点集中于运用时间序列分析与机器学习算法，预测卡牌价格的季节性波动与事件驱动型飙升，例如新游戏发布或锦标赛结果对特定卡牌价值的即时影响。这些工作不仅深化了对小众金融市场微观结构的理解，也为构建更稳健的另类投资组合提供了实证基础。