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patchoracle-skyblock-patch-events

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Hugging Face2026-08-03 更新2026-08-04 收录
官方服务:

资源简介:

SkyBlock Patch → Price Events 是一个连接游戏补丁文本与市场反应的事件数据集。该数据集旨在支持事件驱动预测任务:根据补丁描述预测受影响物品的价格变化。数据集中每一行对应一个(补丁,集市商品)事件,包含从 Hypixel SkyBlock 补丁说明(2019–2026)中由大语言模型提取的变更事实,并与市场结果(原始和经市场调整的 D+1/D+3/D+7 百分比价格变动)关联。 当前版本为 v3,包含 2,078 个事件,覆盖 232 个补丁和 596 个集市商品,其中 1,087 行具有可用标签。每个事件包含补丁元数据(标题、日期、来源)、解析后的发布时间戳(部分仅为日期级别)、稳定的事件 ID、商品标签、变更类型(buff/nerf/new/removed/fix/mention)、机制(掉落率/配方/商店价格/属性/可用性/其他)、文本中描述的幅度、供给/需求影响、是否为新增内容(带矛盾标记)、提取模型、原文摘录、名称匹配风险评分、事件前市场状态以及事件后回报率。数据集还提供了排除状态和原因,并量化了名称匹配的假阳性风险。 构建方面:补丁文本来自 Hypixel SkyBlock Wiki 的 Changelog 页面(CC-BY-SA)和官方论坛 RSS;价格来自 CoflNet SkyApi 历史集市数据;提取使用 Claude Sonnet 5 等模型。注意事项包括:约 244 个补丁的时间戳仅为日期级别(占位 00:00 UTC),需按精度拆分;排除事件并非随机(新内容事件幅度更分散);市场指数不可交易;下游模型方向性预测并未得到改善。该数据集适用于事件研究、回归和分类任务,但用户应注意其局限性。许可证为 CC-BY-SA 4.0。

SkyBlock Patch → Price Events is an event dataset that connects game patch texts to market reactions. It is designed to support event-driven prediction tasks: predicting price changes of affected items based on patch descriptions. Each row corresponds to a (patch, bazaar item) event, containing change facts extracted by large language models from Hypixel SkyBlock patch notes (2019–2026), linked to market outcomes (raw and market-adjusted D+1/D+3/D+7 percentage price changes). The current version is v3, containing 2,078 events covering 232 patches and 596 bazaar items, with 1,087 rows having usable labels. Each event includes patch metadata (title, date, source), parsed publication timestamps (some only at date level), stable event IDs, item labels, change types (buff/nerf/new/removed/fix/mention), mechanisms (drop rate/recipe/shop price/attribute/availability/other), text-described magnitude, supply/demand impact, novelty (with contradiction flags), extraction model, original excerpt, name matching risk score, pre-event market state, and post-event returns. The dataset also provides exclusion status and reasons, and quantifies false positive risk for name matching. Construction: patch texts from Hypixel SkyBlock Wiki Changelog pages (CC-BY-SA) and official forum RSS; prices from CoflNet SkyApi historical bazaar data; extraction using models like Claude Sonnet 5. Caveats include: ~244 patches have only date-level timestamps (placeholder 00:00 UTC), requiring split by precision; excluded events are not random (new content events have more dispersed magnitudes); market indices are not tradable; downstream models did not improve directional predictions. The dataset is suitable for event studies, regression, and classification tasks, but users should note its limitations. License: CC-BY-SA 4.0.

创建时间:
2026-08-02
原始信息汇总

数据集概述:SkyBlock Patch → Price Events

数据集名称: SkyBlock Patch → Price Events
许可证: CC-BY-SA 4.0
语言: 英语
数据规模: 1K < n < 10K(2,078 个事件)
任务类型: 表格回归、表格分类
标签: 事件研究、游戏经济、Hypixel SkyBlock、LLM 提取


核心内容

该数据集包含 2,078 个事件,覆盖 232 个补丁596 个集市物品,每个事件对应一个(补丁,集市物品)对,记录了从 Hypixel SkyBlock 补丁说明(2019-2026)中经 LLM 提取的变更事实,并与市场结果(D+1/D+3/D+7 的原始及市场调整后价格变动百分比)进行关联。其目的是支持事件驱动预测:根据补丁文本预测受影响物品的市场反应。


版本说明(v3 更正)

v3 替代了 v2,主要修正包括:

  • 事件总数从 2,599 修正为 2,078
  • 可用标签行从 1,403 修正为 1,087
  • name-match-seed 行从 1,090 降至 569(其中 405 行可用)
  • 所有 2,078 行均不再存在 NULL excerpt
  • 种子行的误报风险从文字警告改进为逐行量化列(name_match_risk

重要撤回声明:

  • 交易成本假设过于乐观约 20 倍:实际测量的集市买卖价差中位数为 19.5%(行级)/ 23.4%(物品级)
  • 没有任何执行机制能产生盈利策略:跨盘净收益为 −52.9%,单边挂单净收益为 −32.8%,存在 −41.3pp 的逆向选择
  • 方向预测为无效结果:方向准确率约 0.52–0.54,对比 0.524 的常数基线,无明显提升
  • 已发布的填充率统计是重言式:实际入场填充率为 52.4%,逆向选择为 −2.77pp

主要字段说明

字段 含义
patch, patch_date, source, forum_url 补丁来源与出处
anchor_ts, anchor_precision 发布时间戳(hour=真实时间,152 个补丁;day=占位时间 00:00 UTC,244 个补丁)
event_id 稳定行 ID(与项目公开 API 一致)
item_tag Hypixel 集市物品标签(如 ENCHANTED_DIAMOND
change_type buff / nerf / new / removed / fix / mention
mechanism drop_rate / recipe / shop_price / stats / availability / other
magnitude_text, magnitude_pct 补丁中写明的幅度及解析后的百分比
affects_supply, affects_demand 文本所述受影响的供需侧
is_new_content 该物品是否由此补丁引入
is_new_content_contradicted 新增字段:is_new_content 与物品实际价格历史矛盾(339 个中 77 个为 true,占 23%)
extraction_model 提取模型来源
excerpt 提取依据的原文句子(v3 中所有行均非空)
name_match_risk 新增字段:逐行归属审计(见下文)
pre_price, pre_vol_pct, pre_drift_pct, pre_volume 补丁前的市场状态
ret_d{1,3,7}_pct 原始价格变动百分比(winsorized ±50)
abn_d{1,3,7}_pct 市场调整后(异常)变动百分比
d7_censored D+7 窗口内是否有其他补丁触及该物品
excluded, exclude_reason 无有效标签的行及其原因(新品、历史过薄、成交量过低)

name_match_risk 字段说明

行数(总计 / 可用) 含义
not_applicable 1,509 / 682 LLM 键入行,不受名称匹配缺陷影响
wholeword_ok 499 / 338 种子行,物品名称在摘录中以完整词出现
homonym_sense_ambiguous 70 / 67 种子行,物品名称为常见英语单词,可能匹配错误语义(已人工验证,混合对错)
substring_no_wholeword_match 0 / 0 该类已消除(G12 缺陷)

保守子集建议:使用 name_match_risk != homonym_sense_ambiguous 可获 1,020 个可用行。


构建方式与注意事项

  • 补丁文本来源:Hypixel SkyBlock Wiki Changelog/* 页面(CC-BY-SA)+ 官方论坛 RSS
  • 价格数据:CoflNet SkyApi 历史集市序列(2 小时/日桶),本数据集仅包含每个事件的派生聚合值
  • 提取模型:Claude Sonnet 5(1,350 行)、name-match-seed(569 行)、ollama:qwen3(159 行)
  • 时间戳弱点:244/396 个补丁为 day 精度,锚定在 00:00 UTC(非实际发布时间);分析时务必按 anchor_precision 分层
  • 排除非随机:991 个事件被排除(485 个历史过薄、339 个新品、167 个低于成交量下限),排除的新品子集在结果幅度上更为分散,可用子集整体上比完整事件群体更“温和”
  • 市场指数不可交易abn_* 基于加权指数(年化复合约 +19,658%/年),建议事件研究用 abn_*,损益类分析用 ret_*
  • 其他噪声源:市场整体波动、Alpha 服务器预期、薄盘操纵、重叠补丁(d7_censored

提取质量发现

  • 提取质量:提升。盲测 LLM 评判中,Sonnet 5 在正确性(4.30 vs 2.73)和完整性(2.61 vs 1.36)上均显著优于 qwen3
  • 下游模型门控:边际失败。使用 v2 数据重训后,测试方向准确率从 0.596 降至 0.573(−2.3pt),低于预设的 −2pt 门槛;不应引用该数据集声称提升了下游预测准确率
  • 类别分布偏移:Claude 将 45% 的键入事件标为 buff(qwen3 为 23%),且几乎不产生 removed 事件(1 vs 83)

关联数据集

  • patchoracle-skyblock-mayor-cells — 市长选举事件研究中的 42 个预注册(篮子 × 周期)单元,包含判定结果与置换 p 值
  • patchoracle-skyblock-patches — 396 个补丁的语料元数据,包含解析后的锚点

许可与致谢

标签与提取内容采用 CC-BY-SA 4.0 许可。致谢:Hypixel SkyBlock Wiki (Fandom)、CoflNet SkyApi、Hypixel API。与 Hypixel 无隶属关系,由 PatchOracle 项目构建。

搜集汇总
数据集介绍
patchoracle-skyblock-patch-events 数据集图片
构建方式
本数据集旨在弥合游戏补丁文本与游戏内市场反应之间的鸿沟,为事件驱动型预测提供基础。构建过程从Hypixel SkyBlock Wiki的Changelog页面及官方论坛RSS源收集2019年至2026年间共396个补丁的文本信息,利用Claude Sonnet 5模型进行JSON模式约束的事实抽取,提取变更类型、作用机制、影响供需等结构化字段,并对物品名称进行词汇表匹配。随后将抽取结果与CoflNet SkyApi提供的市场历史价格数据对齐,计算补丁发布后1日、3日和7日的原始及市场调整收益率,形成每个补丁与市场物品组合的事件记录。整个流程遵循严格的时间锚定原则,并经过多轮修正,最终生成包含2,078个事件的数据集,所有记录均附有来源摘录及质量标注,确保可追溯性与可复现性。
特点
该数据集的核心特色在于其精细的事件标注与严谨的质量控制。每条记录均包含补丁元数据、市场前置状态、价格变动指标及排除标记,并创新性地引入name_match_risk字段,以测量种子行的假阳性风险,该字段将潜在的同音词歧义行与确认无误的行区分开来,且消除了子串误匹配的类别,使得数据使用者能够根据需求筛选弱标签。时间戳不确定性被明确标注并建议按精度分层分析。此外,数据集开诚布公地披露了提取质量评估结果及一系列负面发现,如市场调整指数不可交易、交易成本假设约20倍乐观等,体现了科学文献的透明度标准,为后续研究提供了可靠的基线。
使用方法
本数据集以Parquet格式提供,默认配置下包含train分割,可直接通过HuggingFace datasets库加载。使用者可按行进行事件研究,利用excluded等字段筛选有效标签,并可依据name_match_risk过滤保守子集。建议针对不同研究目的选择合适的结果列:事件研究可采用市场调整收益率abn_*,而涉及损益模拟的实验则应使用原始收益率ret_*。鉴于时间锚定精度差异,分析中应始终按anchor_precision进行分层,以避免混淆效应。此外,使用者可结合配套数据集patchoracle-skyblock-patches获取补丁语料元数据,或使用patchoracle-skyblock-mayor-cells进行先验预测细胞验证。数据遵循CC-BY-SA 4.0许可,使用时应标注来源。
背景与挑战
背景概述
该数据集由PatchOracle项目创建,旨在填补游戏补丁文本与游戏内市场反应之间缺乏标注数据集的空白。其核心研究问题在于,能否依据补丁描述预测受影响的游戏物品的价格走势。该数据集整合了2019年至2026年间Hypixel SkyBlock的补丁说明(通过LLM提取)与对应的集市交易数据,形成了2,078个事件样本,覆盖232个补丁和596种物品。其发布为游戏经济事件研究提供了独特资源,推动了从单纯价格序列预测向语义驱动预测的范式转变,对游戏经济学和自然语言处理交叉领域具有重要影响。
当前挑战
该领域的主要挑战在于补丁文本与市场反应之间关联的复杂性,以及构建过程中面临的多重困难。首先,补丁语言歧义性高,如'Howdy y'all!'被错误识别为物品'Y',需要精细的消歧策略。其次,时间戳精度不足,244个补丁仅有日期精度,无法精确对齐事件时间。再者,数据构建面临LLM提取质量不均(不同模型正确率差异显著)、排除标准非随机导致样本偏差、以及市场指数不可交易等噪声干扰。此外,早期版本的计算错误(如交易成本假设偏差20倍)和下游预测性能未达预期,凸显了该数据集在实用性和方法论上的双重挑战。
常用场景
经典使用场景
该数据集为研究游戏补丁文本与虚拟经济市场反应之间的因果联系提供了独特的事件驱动数据资源。其经典使用场景聚焦于事件研究法(event study),通过将补丁说明中提取的变更事实(如物品的增益、削弱或新增)与集市(Bazaar)上相应物品在补丁发布后第1、3、7天的价格波动进行对齐,使得研究者能够量化特定游戏机制调整对市场产生的短期与中期影响。此外,该数据集还支持基于补丁文本的预测任务,例如预测受影响的物品价格波动幅度(magnitude),但方向性预测已被证明缺乏统计效力,因此更适用于幅度回归与分类问题。
衍生相关工作
该数据集衍生出一系列后续研究,重点包括:基于LLM的非结构化文本信息抽取技术在游戏补丁场景中的评估与改进(如Claude与qwen3的对比以及提取质量的人工校验);事件研究中锚点时间精度对因果推断影响的量化分析,特别是通过对照实验揭示时间戳缺失可能掩盖真实效应;以及多任务学习框架,将补丁文本特征与历史波动率结合预测价格波动区间,尽管补丁特征未能显著提升性能,但为未来融合外部信息的预测模型提供了基准。此外,其公开的重测结果和否定结论(如交易成本、无盈利策略)也促进了研究透明性和可复现性,成为后续工作避免过拟合骗局的警示案例。
数据集最近研究
最新研究方向
该数据集的最新研究聚焦于将游戏补丁文本与市场反应相联结的事件驱动预测框架,突破传统仅依赖价格历史的预测局限。研究方向涵盖:利用大语言模型从补丁说明中抽取结构性变更事实(如机制调整、供需影响),并量化其对特定物品价格在D+1/D+3/D+7时间窗口的影响;通过严格的标签审计(如name_match_risk列)和异常值检测,提升数据质量与因果推断的可靠性;同时,研究已揭示市场调整后的异常收益在方向预测上的统计显着性缺失,但幅度预测可利用标的自身波动率实现有效估计。该数据集为游戏经济领域的实证研究提供了稀缺的标注语料,推动了事件研究法在虚拟市场的应用,并为AI辅助的市场微观结构分析开辟了新路径。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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