遇见数据集

klines-okx

收藏
Hugging Face2026-07-19 更新2026-07-20 收录
官方服务:

资源简介:

OKX USDT永续合约OHLCV K线数据集是一个用于金融时间序列分析和回测的开源数据集。它提供了OKX交易所USDT保证金永续期货合约的历史OHLCV(开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量)蜡烛图(K线)数据。该数据集旨在支持无幸存者偏差的点位回测,因此特意包含了已下架的交易对数据。数据以ZSTD压缩的Parquet格式存储,按时间框架(如15分钟、1小时、4小时、1天,未来计划增加5分钟、3分钟和1分钟)和交易对组织文件路径。每个OHLCV数据文件包含date(UTC蜡烛图开盘时间戳)、open、high、low、close、volume等字段。此外,对于许多交易对,还提供了单独的mark价格和funding_rate(资金费率)时间序列文件。数据集规模属于1B<n<10B级别,目标覆盖约408个交易对(包括已下架的),历史数据从各合约上市时间(主要为2020-2021年起)至今。该数据集适用于时间序列预测、加密货币市场分析、量化交易策略开发和回测等任务。需要注意的是,该数据集目前仍在积极构建中,覆盖范围不完全,数据按原样提供,不保证准确性或完整性。

The OKX USDT-margined perpetual contract OHLCV candlestick dataset is an open-source dataset for financial time series analysis and backtesting. It provides historical OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) candlestick (K-line) data for USDT-margined perpetual futures contracts traded on the OKX exchange. This dataset is designed to support survivor-bias-free point-in-time backtesting, so it intentionally includes data for delisted trading pairs. The data is stored in ZSTD-compressed Parquet format, with file paths organized by time frame (e.g., 15 minutes, 1 hour, 4 hours, 1 day; 5-minute, 3-minute, and 1-minute time frames are planned for future addition) and trading pairs. Each OHLCV data file contains fields including date (UTC timestamp of the candlestick opening time), open, high, low, close, and volume. In addition, separate time series files for mark price and funding rate are provided for many trading pairs. The dataset has a scale between 1 billion and 10 billion data points, targeting coverage of approximately 408 trading pairs (including delisted ones). Historical data spans from the launch dates of each contract (mainly starting from 2020-2021) to the present. This dataset is applicable to tasks such as time series forecasting, cryptocurrency market analysis, quantitative trading strategy development and backtesting. It should be noted that this dataset is still under active development, with incomplete coverage. The data is provided as-is, without any guarantee of accuracy or completeness.

创建时间:
2026-07-18
原始信息汇总

数据集概要

  • 名称:OKX USDT Perpetual OHLCV Klines
  • 许可证:MIT
  • 任务类型:时间序列预测
  • 语言:英语
  • 标签:加密货币、金融、OHLCV(开盘、最高、最低、收盘、成交量)、K线数据、OKX交易所、永续合约、交易
  • 数据集规模:10亿至100亿行
  • 数据集主页:https://huggingface.co/datasets/rogerdehe/klines-okx

数据内容

  • 数据来源:OKX交易所的USDT保证金永续合约
  • 数据格式:Zstd压缩的Parquet文件
  • 包含信息
    • 历史OHLCV(开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量)K线数据
    • 标记价格(mark price)序列
    • 资金费率(funding_rate)序列
  • 特色:包含已下架的交易对,支持无幸存者偏差的回测研究

覆盖范围

项目 详情
交易对 约408个(含已下架),持续建设中
时间周期 当前填充:15分钟、1小时、4小时、1天;后续规划:5分钟、3分钟、1分钟
历史跨度 从每个合约上线时间(主要是2020–2021年起)至今
附加数据 多个交易对包含标记价格和资金费率序列

文件结构

  • 路径格式futures/{时间周期}/{交易对}.parquet
  • 交易对命名规则BASE_USDT_USDT(USDT保证金永续合约)
  • 示例文件:
    • futures/1d/BTC_USDT_USDT.parquet(OHLCV数据)
    • futures/1h/BTC_USDT_USDT-mark.parquet(标记价格)
    • futures/8h/BTC_USDT_USDT-funding_rate.parquet(资金费率)
  • OHLCV Parquet列结构date(UTC蜡烛图开盘时间)、openhighlowclosevolume

使用说明

  • 数据加载方式:通过huggingface_hub库的hf_hub_download函数直接下载Parquet文件,再用pandas.read_parquet读取
  • 注意事项
    • 时间戳为UTC时间
    • 不同交易对的历史覆盖长度不同,数据集仍在填充中
    • Hugging Face数据集查看器已禁用(因自定义按交易对布局),需直接加载文件
    • 数据仅供研究使用,按原样提供,不保证准确性或完整性
搜集汇总
数据集介绍
klines-okx 数据集图片
构建方式
该数据集由OKX交易所的USDT本位永续合约历史OHLCV蜡烛图(K线)数据构成,采用zstd压缩的Parquet格式存储。数据集覆盖约408个交易对,包括已下架的品种,以消除生存偏差对回测的影响。当前正在优先填充15分钟、1小时、4小时和1天等较长时间框架的数据,5分钟、3分钟和1分钟级别数据后续将补充。每个交易对的数据文件按时间框架和交易对名称分目录存放,例如'futures/1d/BTC_USDT_USDT.parquet',并额外提供标记价格(mark price)和资金费率(funding rate)序列。数据时间范围从各合约上市日期(多数始于2020-2021年)延续至今,时间戳采用UTC标准。
特点
该数据集的核心在于其大规模、广覆盖与去生存偏差特性。作为加密货币金融时序领域的专业资源,它汇集了近408个USDT永续合约对的K线数据,其中包含已下架品种,为因子研究和策略回测提供无偏历史样本。数据采用Parquet列式存储并辅以zstd压缩,在保证查询效率的同时显著降低存储开销。此外,数据集中除了标准的开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量信息外,还整合了标记价格和资金费率等衍生指标,极大丰富了研究维度。尽管当前数据集仍在积极构建中,其逐步完善的架构已为时间序列预测等任务奠定了坚实基础。
使用方法
该数据集通过Hugging Face Hub发布,用户可直接利用`huggingface_hub`库中的`hf_hub_download`函数按需下载指定交易对和时间框架的Parquet文件,随后使用Pandas的`read_parquet`方法加载为DataFrame进行后续分析。例如,下载比特币每日K线数据的代码为'path = hf_hub_download("rogerdehe/klines-okx", "futures/1d/BTC_USDT_USDT.parquet", repo_type="dataset")'。值得注意的是,由于数据集采用自定义目录结构,Hugging Face的内置数据集查看器不可用,必须直接访问文件。数据按原样提供,用户应根据自身研究需求验证数据的准确性,并注意不同交易对的历史覆盖范围可能存在差异。
背景与挑战
背景概述
该数据集由研究员Roger de He等人创建,聚焦于OKX交易所USDT保证金永续合约的OHLCV K线数据,涵盖约408个交易对(含已下架品种),时间跨度从各合约上市(大多为2020-2021年)至今。作为时间序列预测领域的重要资源,它提供了15分钟、1小时、4小时及1日等时间粒度的历史数据,并包含标记价格与资金费率等辅助信息,旨在支持无幸存者偏差的回测研究,对加密货币量化交易与金融时间序列分析具有显著价值。
当前挑战
该数据集面临的挑战包括:1) 所解决的领域问题——加密货币市场的高波动性与非连续性交易特征使得传统金融时间序列模型难以直接应用,数据集的构建本身即是对价格发现与风险管理等核心任务的数据支撑挑战;2) 构建过程中面临的技术难点,如因合约数量庞大(约408个)且时间刻度多样(从1分钟到1日)导致的数据一致性维护困难,以及已下架品种的历史数据获取与清洗工作,当前数据集仍处于建设阶段,部分细粒度数据(如5分钟、3分钟及1分钟)尚未完成回填,覆盖完整性有待提升。
常用场景
经典使用场景
在加密货币金融研究领域,klines-okx数据集作为OKX交易所永续合约的完整OHLCV蜡烛图数据集合,为量化金融分析提供了坚实的数据基础。该数据集涵盖了超过400个交易对(包括已下架品种)的多个时间周期(15分钟、1小时、4小时及日线),并附带了标记价格和资金费率序列。研究者常利用这些数据构建多维度的时间序列分析模型,通过历史价格行为、波动率模式以及资金费率变化,深入探索加密货币市场的微观结构与宏观趋势。
衍生相关工作
基于klines-okx数据集,衍生出多项开创性的研究工作。其中,针对资金费率序列的统计分析促进了永续合约定价模型的改进,研究者提出了考虑资金费率动态特性的改进型持有成本模型。还有学者利用该数据集中的不同时间周期数据,开发了多尺度卷积神经网络与长短期记忆网络(LSTM)结合的混合预测架构,在加密货币短期价格走势预测上取得了显著进展。此外,包含已下架品种的数据特性催生了对加密货币市场微观结构变迁的纵向研究,为理解数字资产生命周期与流动性演化提供了独特视角。
数据集最近研究
最新研究方向
该数据集聚焦于OKX交易所USDT永续合约的高频OHLCV蜡烛图数据,涵盖近408个交易对(含已下架币种),时间粒度从15分钟至日线逐步完善,并附带标记价格与资金费率序列。当前研究前沿集中于加密货币市场的生存偏差效应分析、永续合约的套利策略回测以及资金费率对价格发现机制的影响。结合2024年比特币ETF批准后的市场波动加剧背景,该数据为量化交易者与学术研究者提供了无幸存者偏差的实证基础,尤其在验证动量策略、跨交易所套利模型及市场微观结构理论方面具有关键价值,推动了对数字资产衍生品定价效率的深入探索。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
二维码
社区交流群
二维码
科研交流群
商业服务