polymarket-midterms

该数据集包含了2022年美国中期选举预测市场在Polymarket平台上的所有交易数据，以CSV格式存储。Polymarket是一个涵盖政治、体育和流行文化等话题的预测市场平台，历史总交易量超过2亿美元。

This dataset encompasses all transaction data from the 2022 U.S. midterm election prediction markets on the Polymarket platform, stored in CSV format. Polymarket is a prediction market platform covering topics such as politics, sports, and popular culture, with a historical total transaction volume exceeding $200 million.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

polymarket-midterms

数据集内容

该数据集包含39个与2022年美国中期选举相关的预测市场交易数据，数据格式为CSV。

数据集来源

数据通过Jeff Rossiter的PolymarketWhales进行抓取。

数据集存储

数据存储于名为polymarket-midterms-data的文件夹中。

附加文件

• polymarket-search-book.xlsx：包含完整名称、简称及网页链接，记录了前100笔交易。

数据处理与分析

• 数据抓取和处理的R笔记已上传至仓库。
• 分析文件analysis.md提供了两种潜在的数据使用方式，包括代码和无代码版本。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过从Polymarket平台抓取2022年美国中期选举相关的预测市场交易数据构建而成。Polymarket是一个专注于政治、体育和流行文化等主题的预测市场平台，历史总交易额超过2亿美元。数据抓取工具基于R语言编写，并通过Jeff Rossiter的PolymarketWhales项目获取原始数据，最终以CSV格式存储，涵盖39个相关市场的交易记录。

使用方法

该数据集的使用方法灵活多样，用户可通过R语言编写的代码对数据进行抓取和处理，也可直接使用提供的CSV文件进行分析。数据集附带的R笔记本中展示了两种潜在的分析应用场景，用户可根据需求进行扩展或修改。对于不熟悉编程的用户，分析结果以Markdown格式提供，便于阅读和理解。此外，Excel文件中的交易信息可作为快速参考，帮助用户快速了解市场动态。

背景与挑战

背景概述

polymarket-midterms数据集聚焦于2022年美国中期选举相关的预测市场交易数据，涵盖了在Polymarket平台上进行的39个预测市场的每一笔交易。Polymarket作为一个专注于政治、体育和流行文化等主题的预测市场平台，其历史总交易额已超过2亿美元。该数据集由Jeff Rossiter通过其PolymarketWhales项目进行数据抓取，旨在为研究人员提供关于预测市场行为的详细数据支持。通过分析这些数据，研究者可以深入探讨预测市场在政治事件中的表现及其对市场预测准确性的影响。

当前挑战

polymarket-midterms数据集在解决预测市场行为分析领域的问题时面临多重挑战。首先，预测市场的动态性和复杂性使得数据的准确性和完整性难以保证，尤其是在高频交易和流动性较低的市场中。其次，数据抓取过程中可能面临技术障碍，如反爬虫机制和数据格式的不一致性，这增加了数据清洗和预处理的难度。此外，如何从海量交易数据中提取有意义的模式，并验证预测市场的有效性，也是研究者需要克服的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在政治经济学和预测市场研究领域，polymarket-midterms数据集为分析2022年美国中期选举相关的预测市场交易行为提供了详实的数据支持。研究者可以利用该数据集深入探讨市场参与者对选举结果的预期变化，以及这些预期如何随时间演变。

解决学术问题

该数据集解决了预测市场研究中数据获取难、样本量不足的问题。通过提供39个预测市场的完整交易记录，研究者能够更准确地分析市场效率、信息传播速度以及市场参与者的行为模式，从而推动预测市场理论的进一步发展。

实际应用

在实际应用中，polymarket-midterms数据集为政策制定者、竞选团队和媒体提供了宝贵的参考。通过分析市场数据，可以预测选举结果、评估公众对候选人或政策的支持度，并为竞选策略的调整提供数据支持。

数据集最近研究

最新研究方向

在政治预测市场领域，polymarket-midterms数据集为研究者提供了丰富的交易数据，涵盖了2022年美国中期选举相关的39个预测市场。这些数据不仅为分析市场行为、预测选举结果提供了基础，还为研究信息聚合机制和市场效率提供了新的视角。近年来，随着预测市场在政治决策和公共舆论中的影响力日益增强，该数据集的应用前景广阔，尤其是在结合机器学习和大数据分析技术时，能够揭示市场动态与政治事件之间的复杂关系。此外，该数据集还为研究市场参与者的行为模式、信息不对称以及市场预测的准确性提供了重要参考，推动了政治经济学和行为金融学的交叉研究。