BTCIDR-15m_Historical

BTC/IDR历史价格数据集包含了从2014年3月8日至2025年9月9日的比特币对印尼盾的15分钟分辨率的历史价格数据。数据集包括以下列：日期（转换为雅加达时区的时间索引）、时间戳（Unix时间戳）、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量。该数据集仅用于教育和研究目的，不应作为财务建议。

原始信息汇总

BTC/IDR 历史数据集概述

数据集基本信息

• 名称：BTC/IDR Historical OCHLV Dataset (March-2014 to 2025)
• 标签：finance, crypto, BTC, Bitcoin, BTCIDR, rupiah
• 展示名称：BTC/IDR
• 许可证：mit

数据时间范围

• 起始时间：2014年3月8日
• 结束时间：2025年9月9日
• 时间分辨率：15分钟

数据列说明

• date：转换为Asia/Jakarta时区（UTC+7）的日期和时间，作为时间序列分析的DataFrame索引
• timestamp：Unix时间戳（自纪元以来的秒数），转换前的原始时间戳
• open：给定时间戳的开盘价
• high：期间最高价
• low：期间最低价
• close：给定时间戳的收盘价
• volume：期间交易量

用途说明

适用于金融数据分析、预测和风险建模的研究、开发及测试。

免责声明

本数据集仅用于教育和研究目的，不构成财务建议。作者不保证信息的准确性、完整性或可靠性。

支持开发

可通过https://ko-fi.com/O4O710GFBZ捐赠支持持续开发。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在金融数据科学领域，高精度时间序列数据的构建对市场分析至关重要。BTCIDR-15m_Historical数据集通过采集比特币与印尼卢比交易对的历史行情，以15分钟为时间分辨率，将原始Unix时间戳转换为雅加达时区（UTC+7）的日期时间索引，并系统整合了开盘价、最高价、最低价、收盘价及交易量等多维度字段，形成了覆盖2014年3月至2025年9月的结构化时间序列。

特点

该数据集的核心特点在于其高时间粒度与完整的经济周期覆盖。15分钟分辨率能够捕捉加密货币市场的高频波动，而长达十一年的数据跨度则涵盖了多个牛熊市场阶段，为研究市场周期性与波动规律提供了丰富样本。数据字段设计遵循标准OCHLV格式，确保了与主流金融分析工具的兼容性，且所有时间数据均经过标准化时区处理，减少了跨区域分析时的偏差。

使用方法

研究者可借助该数据集开展多维度的金融时间序列分析，包括但不限于价格预测模型训练、波动性研究、市场风险建模及量化策略回测。数据以标准化表格形式存储，可直接接入Pandas等数据分析框架进行时间序列操作，亦可通过可视化工具绘制K线图模式。需注意数据集仅限教育与科研用途，实际应用前应结合实时市场数据进行验证。

背景与挑战

背景概述

加密货币市场分析作为金融科技领域的重要研究方向，自比特币诞生以来便受到学术界与业界的持续关注。BTCIDR-15m_Historical数据集由匿名研究者于2024年构建，聚焦比特币与印尼盾汇率的高频时间序列分析，涵盖2014年3月至2025年9月以15分钟为粒度的开盘价、最高价、最低价、收盘价及交易量数据。该数据集为新兴市场加密货币汇率动力学研究、高频交易策略验证及跨境资本流动分析提供了关键数据支撑，填补了东南亚地区法币与加密货币配对历史数据的空白。

当前挑战

该数据集致力于解决加密货币市场微观结构建模的挑战，包括高频价格波动的非线性特征捕捉、新兴市场流动性不足导致的异常值处理，以及宏观政策与本地监管对汇率影响的量化分析。在构建过程中面临原始数据源异构性带来的时间戳对齐难题，需协调多交易所时区差异与交易暂停期间的缺失值插补。此外，印尼盾作为非自由兑换货币，其汇率形成机制的特殊性要求对经济事件与货币政策变量进行额外标注，增加了数据清洗与验证的复杂度。

常用场景

经典使用场景

在加密货币金融分析领域，BTCIDR-15m_Historical数据集凭借其高精度时间序列特性，成为量化交易策略回测的经典工具。研究者利用其15分钟间隔的OHLCV数据，可精准模拟比特币兑印尼盾的市场波动模式，为高频交易算法提供可靠的验证环境。该数据集尤其适用于探索东南亚新兴市场的数字货币价格行为特征。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括《东南亚加密货币市场微观结构分析》等多项成果，推动了LSTM-GARCH混合模型在新兴市场预测中的应用。相关工作还催生了针对小币种交易的波动率指数构建方法，为发展中国家数字货币金融工具创新提供了重要参考框架。

数据集最近研究

最新研究方向

在加密货币金融分析领域，BTCIDR-15m_Historical数据集凭借其高精度时间序列特性，正推动量化交易策略与跨市场套利模型的前沿探索。研究者聚焦于东南亚新兴市场的比特币流动性特征，结合深度学习与波动率预测算法，揭示法定货币与加密货币交互机制中的非线性动力学行为。该数据集为评估地缘政治事件与监管政策对新兴经济体的加密市场冲击提供了关键基准，显著增强了金融风险建模的时空解析能力。