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btc-historical-market-data

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Hugging Face2026-09-12 更新2026-09-13 收录
官方服务:

资源简介:

该数据集包含 Polymarket 上 BTC 涨跌预测市场的历史第三方数据。数据覆盖 UTC 日期 2026-03-27 至 2026-05-24 共 59 天,提供 5 分钟、15 分钟、1 小时和 4 小时四种市场时间粒度。数据集以 Parquet 文件形式存储,按表名和日期分区(例如 `dataset=<table>/date=YYYY-MM-DD/`)。包含五张核心表:`books_100ms`(历史订单簿快照,含价格/数量列表及兼容性字段)、`polymarket_features_100ms`(市场快照特征,含衍生计算和兼容性字段)、`external_100ms`(衍生预言机价格表示,非交易所级微观结构)、`lifecycle`(衍生市场生命周期、时间、价格及质量注释)、`resolution`(衍生结果、获胜者、预言机值及质量注释)。数据保留原始市场值、行顺序、模式、空值、质量标志和历史修正,未进行重采样、前向填充、去重、修复或丰富处理。该数据集适用于分析 Polymarket 预测市场的订单簿动态、价格行为及结果验证,但用户需注意其局限性:快照时间戳间隔约 125 毫秒且偏移任意,非固定 100 毫秒网格;缺少交易流;预言机价格非交易所微观结构;UTC 日期分区不代表所有行完全位于该日期内。完整性校验文件(MANIFEST.txt 和 SHA256SUMS)仅保证数据转换的忠实性,不独立验证价格或覆盖完整性。

This dataset contains historical third-party data from Polymarkets BTC up/down prediction market. The data covers UTC dates from 2026-03-27 to 2026-05-24, spanning 59 days, and provides four market time granularities: 5 minutes, 15 minutes, 1 hour, and 4 hours. The dataset is stored as Parquet files, partitioned by table name and date (e.g., `dataset=<table>/date=YYYY-MM-DD/`). It includes five core tables: `books_100ms` (historical order book snapshots with price/quantity lists and compatibility fields), `polymarket_features_100ms` (market snapshot features with derived calculations and compatibility fields), `external_100ms` (derived oracle price representations, not exchange-level microstructure), `lifecycle` (derived market lifecycle, time, price, and quality annotations), and `resolution` (derived outcomes, winners, oracle values, and quality annotations). The data retains original market values, row order, schema, nulls, quality flags, and historical corrections, without resampling, forward-filling, deduplication, repair, or enrichment. This dataset is suitable for analyzing order book dynamics, price behavior, and outcome verification in Polymarkets prediction markets. However, users should note its limitations: snapshot timestamps are approximately 125 ms apart with arbitrary offsets (not a fixed 100 ms grid); missing trade flow; oracle prices are not exchange microstructure; UTC date partitions do not guarantee that all rows fall entirely within that date. Integrity verification files (MANIFEST.txt and SHA256SUMS) only guarantee fidelity of data transformation, not independent verification of price or coverage completeness.

创建时间:
2026-09-11
原始信息汇总

Polymarket BTC Up/Down 历史市场数据

数据集概述

  • 数据集地址:https://huggingface.co/datasets/whodisidk/btc-historical-market-data
  • 数据类型:Polymarket BTC Up/Down 市场的第三方历史数据
  • 包含内容:订单簿快照、预言机价格,以及派生的生命周期和结果表
  • 市场周期:5m / 15m / 1h / 4h

时间范围

  • 选定包含的 UTC 日期:2026-03-27 至 2026-05-24
  • 59 个每日归档

数据存储结构

  • 每日 UTC 归档在 dataset=<table>/date=YYYY-MM-DD/ 路径下包含 Parquet 文件
  • 成员文件名使用 part-historical-...parquet
  • 保留了市场值、行顺序、schema、空值、质量标志和历史修正;来源标签已标准化
  • 存储编码和压缩方式可能不同
  • 未执行重采样、前向填充、去重、修复或增强

数据表

表名 说明
books_100ms 历史订单簿快照,包含价格/数量列表及来源兼容字段
polymarket_features_100ms 市场快照特征,包含派生计算和兼容字段
external_100ms 派生的预言机价格表示,非交易所级微观结构
lifecycle 派生的市场生命周期、时间、价格和质量注释
resolution 派生的结果、赢家、预言机值和质量注释
  • 关于观察到的 schema 变体,参见 SCHEMA.mdSCHEMAS.json
  • 检查物理 schema 时需使用 Parquet 读取器逐个读取成员;目录感知读取器可能会推断出额外的分区列
  • 部分原始文件本身已包含 datasetdate 列,这些差异均被保留

解释与限制

  • 快照时间戳:不规则,间隔约 125 ms 且带有任意偏移;并非固定的 100 ms 网格,尽管表名和兼容标签(如 snapshot_kind=aligned_100ms_full_depth)如此暗示。按 timestamp_ms % 100 == 0 过滤可能丢弃大部分观测值。未执行网格转换。
  • 无成交打印流:缺少交易意味着此处未记录,不能证明未发生交易。这不是执行完整的历史。交易相关的兼容字段被保留,但未虚构成交流。
  • external_100ms:在 midquote_price 中保存预言机价格,而非观察到的各交易所微观结构。各交易所微观结构字段在来源描述中为 null。兼容的交易所/工具标签(包括交易所名称和货币对)不构成直接从此交易所收集的证据。
  • 派生值external_100mslifecycleresolution 包含派生值。质量和可用性标志是继承的来源注释,而非新的认证。
  • 排除内容:每日市场被排除;不包含 polymarket_market_100mslifecycle_transitions
  • 覆盖范围:归档存在及完整性检查成功并不证明市场或快照覆盖完整。历史清单曾使用完整性表述;本次准备未独立证实该主张。
  • UTC 日期分区:不得解释为证明每一行或市场生命周期完全位于该日期内。应读取存储的时间戳并保留原始语义。

完整性

  • MANIFEST.txt 记录每个重写每日归档的 SHA-256 和字节大小
  • SHA256SUMS 是常规校验和列表
  • 完整性验证确立的是相对于下载来源的忠实转换,而非对价格、赢家或覆盖范围的独立验证

历史状态

  • 原始清单描述了修正后的历史订单簿和预言机数据,但未指定 ETH/SOL 风格的赢家审计计数,也未指定针对此 BTC 选择的相同时间字段修正
  • 此处未推断此类审计或修正
  • 存储的时间字段保留其原始值和约定;不应假设 ETH/SOL 的时间公式适用于 BTC
搜集汇总
数据集介绍
btc-historical-market-data 数据集图片
构建方式
该数据集源自Polymarket平台比特币涨跌预测市场的历史第三方数据,覆盖2026年3月27日至5月24日的59个UTC日度归档,市场周期包括5分钟、15分钟、1小时和4小时。构建过程以日度UTC归档形式组织,在dataset=<table>/date=YYYY-MM-DD/目录下存放Parquet文件,成员文件名为part-historical-...parquet。数据准备严格保留原始市场数值、行序、模式、空值、质量标志及历史修正,仅对来源标签进行标准化,不执行重采样、前向填充、去重、修复或增强操作,存储编码与压缩方式可能调整,并通过MANIFEST.txt记录SHA-256与字节大小,SHA256SUMS提供常规校验和。
使用方法
使用该数据集时,应通过Parquet读取器逐成员读取,以核查物理模式;目录感知读取器可能推断出额外分区列,部分原始文件已含dataset和date列,这些差异均被保留。解读需谨慎:UTC日期分区不应被视为每行或市场生命周期完全落在该日期内的证据,须读取存储时间戳并保留原始语义。不得依赖兼容性交易所或工具标签推断直接采集自某交易所,亦不得将质量与可用性标志视为新的认证。完整性验证仅确立相对于下载来源的忠实转换,而非对价格、赢家或覆盖的独立验证。历史状态方面,原始清单未针对该比特币选择指定类似ETH/SOL的赢家审计计数或相同计时字段修正,存储的计时字段保留原始值与约定,不可假定ETH/SOL计时公式适用于比特币。
背景与挑战
背景概述
预测市场作为聚合群体智慧、揭示资产价格概率分布的新型信息机制,近年来在加密资产领域迅速崛起,其中Polymarket凭借去中心化订单簿架构成为该赛道的标杆平台。BTC Up/Down市场以比特币短周期涨跌为标的,涵盖5分钟至4小时等多重时间粒度,是观测高频预期形成与微观结构演化的理想样本。btc-historical-market-data数据集由Polymarket相关数据团队构建,收录2026年3月27日至5月24日共59个UTC日度归档,涵盖订单簿快照、预言机价格及衍生的生命周期与结果表,为研究者提供了稀缺的逐笔深度历史视角。
当前挑战
该数据集所面对的领域难题在于,预测市场的高频微观结构与传统金融市场存在本质差异,订单簿快照时间戳呈约125毫秒的不规则间隔,且缺乏成交流水,使得执行完整性验证与市场覆盖度评估无从依托。就构建过程而言,源数据以Parquet格式按日分区存储,schema变体繁杂,部分文件已内嵌分区列,且外部预言机价格与兼容性交易所标签并不能等同于真实微结构采集。原始清单虽使用完整性表述,却未附带独立审计证据,亦未对BTC特别指明与ETH/SOL一致的时间字段修正,研究者须在保留原始语义的前提下审慎解读,避免将归档存在误认为市场全覆盖。
常用场景
经典使用场景
在预测市场微观结构研究中,该数据集以约125毫秒的不规则间隔完整记录了Polymarket平台上BTC涨跌二元期权市场的订单簿快照、预言机价格以及衍生生命周期与结算结果,覆盖5分钟至4小时多种期限。研究者借助其价格与深度列表,能够逐笔重构限价订单簿的高频动态,精准刻画做市商报价行为与流动性供给节奏,为高频交易策略回测和短期价格发现机制分析提供细粒度数据基底。
解决学术问题
长期以来,区块链预测市场因缺乏公开、连续且标注完整的订单簿历史,致使市场效率检验、价格发现速度测度以及结算准确性评估等议题难以深入推进。该数据集以保留原始不规则时间戳和源标注的方式,弥补了预测市场高频数据稀缺的空白,使研究者能够考察预言机价格与市场价格的偏离程度、结算结果的确定性以及信息融入价格的速度,从而推动预测市场微观结构与金融科技监管领域的实证进展。
实际应用
在实际操作层面,该数据集服务于量化交易团队构建面向预测市场的高频做市与套利模型,也可用于平台风控部门监测订单簿异常波动、评估预言机定价偏差与结算公允性。数据科学与金融工程教育场景中,其多表结构支持从特征工程到回测框架的系统化教学,而合规与审计机构则可借助生命周期和结算表复核市场运行轨迹,为预测市场的透明化治理提供数据依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在预测市场微结构分析与链上衍生品定价领域,btc-historical-market-data为探索高频订单簿动态与预言机价格发现机制提供了关键数据基础。该数据集聚焦Polymarket平台BTC Up/Down二元期权市场,覆盖5分钟至4小时多尺度时间窗口,其约125毫秒不规则快照特性揭示了传统固定网格采样可能遗漏的微观结构信息。前沿研究正利用此类数据检验预测市场效率假说,分析订单簿深度与结果概率的非线性关联,并评估预言机报价对外部冲击的响应滞后。该数据集对去中心化金融风险建模、监管科技中的市场操纵检测以及跨市场套利策略研究具有重要实证价值,推动了高频预测市场数据标准化与可复现研究的讨论。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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