polymarket-market-data

Polymarket市场数据（公开版）是一个专注于Polymarket预测市场平台历史与实时交易活动的数据集。它包含两个主要部分：一是镜像自公开仓库`SII-WANGZJ/Polymarket_data`的原始历史交易与市场数据；二是由本数据集维护者提供的、位于`live/`目录下的实时1分钟粒度交易数据流。该数据集严格限定为原始市场数据，不包含任何分析模型、处理脚本或基于数据计算得出的衍生信号，旨在为研究人员和开发者提供基础的、未经加工的交易信息，适用于市场微观结构分析、交易行为研究或作为其他量化模型的数据输入源。Polymarket Market Data (Public Edition) is a dataset focused on historical and real-time trading activities on the Polymarket prediction market platform. It consists of two main parts: first, raw historical trading and market data mirrored from the public repository `SII-WANGZJ/Polymarket_data`; second, real-time 1-minute granularity trading data streams located in the `live/` directory, provided by the dataset maintainer. This dataset is strictly limited to raw market data and does not include any analytical models, processing scripts, or derived signals calculated from the data. It aims to provide basic, unprocessed trading information for researchers and developers, suitable for market microstructure analysis, trading behavior research, or as a data input source for other quantitative models.

原始信息汇总

Polymarket 市场数据集（公开）

该数据集提供 Polymarket 平台的原始历史交易和市场数据，同时包含实时的 1 分钟交易数据。

数据内容

• 历史数据：从公开源 SII-WANGZJ/Polymarket_data 镜像而来
• 实时数据：位于 live/ 目录下，提供 1 分钟间隔的交易数据流

注意事项

• 该数据集仅包含市场数据（交易和订单数据）
• 不包含模型、脚本或衍生信号（这些为私有内容）

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自去中心化预测市场平台Polymarket的公开历史交易与市场数据，通过镜像公共数据集`SII-WANGZJ/Polymarket_data`构建，并额外整合了实时1分钟交易流数据，存储于`live/`目录下。数据采集严格限定于原始市场数据，不包含任何模型、脚本或衍生信号，以确保数据的纯净性与原始性。

特点

数据集的核心特色在于其双重时效性结构：一方面提供完整的Polymarket历史交易记录，涵盖市场创建、交易执行等关键信息；另一方面通过持续的实时数据流补充分钟级颗粒度的最新交易动态。这种设计使研究者能够同时进行回溯分析与当前市场态势监测。所有数据均以原始公开状态呈现，无任何人工预处理或信号提取，保证了数据本真性和可复现性。

使用方法

用户可直接通过数据集的目录结构访问数据，历史数据位于根路径下，实时数据存放于`live/`子目录。推荐使用Python的pandas库加载并解析JSON或CSV格式的原始文件，结合时间戳字段进行时间序列分析。需注意数据仅包含市场交易数据，分析预测市场行为、流动性模式或价格发现机制时，应自行构建衍生指标。实时流数据适合用于搭建监控面板或驱动轻量级交易策略的回测环境。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为polymarket-market-data，源自公开的去中心化预测市场平台Polymarket，由机构或研究者SII-WANGZJ于近期创建并维护。核心研究问题聚焦于捕捉预测市场中的实时交易与市场状态演化，为分析群体智慧、市场效率及信息聚合机制提供基础数据支撑。作为去中心化金融（DeFi）领域的关键数据资源，该数据集不仅反映了链上预测市场的微观结构，还为经济学、金融学及计算社会科学交叉研究提供了实证基础，对理解新兴市场的信息传导机制具有重要影响。

当前挑战

数据集面临的首要挑战是预测市场领域特有的数据稀疏性与噪声问题，Polymarket平台上的交易活动可能受限于市场深度和流动性，导致历史数据难以反映稳定的市场规律。构建过程中，需克服公共数据源的同步延迟与结构化差异，例如将分散的链上交易日志整合为分钟级实时馈送（live/文件夹），同时确保数据完整性与时序一致性，避免因跨链数据缺失造成的分析偏差。

常用场景

经典使用场景

该数据集提供了Polymarket平台上的历史交易和市场数据，源自公开镜像源SII-WANGZJ/Polymarket_data，并补充了实时1分钟交易流。其经典使用场景在于支持预测市场分析，研究者可借此挖掘事件驱动的价格动态、交易者行为模式以及市场效率。通过整合历史与实时数据，该集成为构建事件预测模型、评估市场定价偏差提供了标准化基础，尤其适用于金融科技与区块链交叉领域的研究，助力理解去中心化信息聚合机制。

实际应用

实际应用中，该数据集支撑着金融与公共政策领域的风险对冲工具研发。交易机构可基于历史与实时数据训练事件触发策略，优化期权或衍生品定价模型。决策组织（如智库或选举机构）则利用它实时监测市场共识，将交易价格转化为事件概率预警系统。此外，媒体平台可提取数据可视化公众情绪，增强突发新闻的定量解读，实现从数据到洞察的闭环。

衍生相关工作

该数据集衍生了多个经典工作，包括预测市场定价偏差检测工具（如基于时间序列的事件异常交易识别）、多源数据融合模型（例如将Polymarket价格与新闻情感分析结合提升预测准确率），以及市场流动性评估框架。更前沿的研究则利用该数据训练大语言模型，使其理解去中心化市场中的博弈逻辑，进而生成可解释的预测信号。这些工作共同构建了从数据到知识再到决策的学术生态链。