Market Data

这是一个自动更新的市场数据集，包含每日和每月更新的金融与经济指标，如比特币价格、WTI原油价格、CNN恐惧与贪婪指数、标普500市盈率、10年期国债收益率、CBOE VIX波动率指数、CPI通胀、非农就业变化、PPI通胀和失业率等。数据通过GitHub Actions自动更新，并提供最新数值和来源链接。This is an automatically updated market dataset that includes financial and economic indicators updated on a daily and monthly basis, such as Bitcoin price, WTI crude oil price, CNN Fear & Greed Index, S&P 500 price-to-earnings (P/E) ratio, 10-year U.S. Treasury yield, CBOE Volatility Index (VIX), CPI inflation rate, change in non-farm payrolls, PPI inflation rate, and unemployment rate. The dataset is automatically updated via GitHub Actions, and provides the latest values along with their source links.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称：Market Data
• 更新机制：通过 GitHub Actions 每日自动更新
• 最后更新日期：2026-06-16

数据类别与指标

日度数据

指标名称	最新值	数据日期	数据来源
比特币价格（美元）	66318.2	2026-06-16	Yahoo Finance
WTI 原油价格	80.45	2026-06-16	Yahoo Finance
CNN 恐惧与贪婪指数	41	2026-06-16	CNN Markets
标普500 市盈率（Trailing P/E）	32.59	2026-06-15	Multpl
10年期国债收益率	4.47	2026-06-15	Yahoo Finance
CBOE 波动率指数（VIX）	16.2	2026-06-15	Yahoo Finance

月度数据

指标名称	最新值	数据日期	数据来源
CPI 通胀率（同比%）	4.25	2026-05-01	美国劳工统计局（BLS）
非农就业人数变动（环比）	172	2026-05-01	美国劳工统计局（BLS）
PPI 通胀率（同比%）	6.42	2026-05-01	美国劳工统计局（BLS）
失业率	4.3	2026-05-01	美国劳工统计局（BLS）

数据可视化

• 所有指标均以图表形式呈现，存储于 charts/daily/ 和 charts/monthly/ 目录下，文件名对应指标名称（如 bitcoin_price.png、cpi.png 等）。
• 图表文件可通过完整URL访问：https://github.com/yunhaoling/market-data/charts/daily/ 或 https://github.com/yunhaoling/market-data/charts/monthly/ 加上对应文件名。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

市场数据（Market Data）数据集基于GitHub Actions实现每日自动更新，通过爬取雅虎金融（Yahoo Finance）、CNN恐惧与贪婪指数、Multipl以及美国劳工统计局（BLS）等权威金融数据源，整合了比特币价格、WTI原油价格、标普500市盈率、10年期国债收益率、CBOE波动率指数（VIX）等高频日度指标，以及居民消费价格指数（CPI）、生产者价格指数（PPI）、非农就业人数和失业率等低频月度经济数据，各数据点均附有最新值、更新日期与原始来源链接。

特点

该数据集兼具时效性与权威性，以可视化图表形式呈现每个指标的时间序列趋势，支持快速洞察市场动态与经济周期。日度指标覆盖加密货币、大宗商品、股票估值、债券利率与市场情绪，月度指标聚焦通胀与劳动力市场，构成多层次、跨资产类别的宏观与金融市场监控框架。数据来源均为官方或主流金融平台，确保信息准确可靠，自动更新机制则消除了人工维护的滞后性。

使用方法

用户可直接访问GitHub仓库中的`charts/`目录，通过每日与每月子文件夹下的PNG图片文件查看各指标的历史趋势图，图表文件以指标英文名称命名，便于检索与嵌入报告。最新数据点可通过README表格中的`Latest`字段快速获取，复现与扩展可参考仓库中的工作流配置文件（`.github/workflows`）来定制数据采集频率与范围，或通过雅虎金融API等原始数据接口自行提取结构化数值进行量化分析。

背景与挑战

背景概述

Market Data数据集由独立开发者或小型研究团队维护，自2026年起通过GitHub Actions实现每日自动更新。其核心研究问题在于构建一个覆盖宏观金融与微观资产价格的实时数据集，整合比特币价格、WTI原油期货、标普500市盈率、VIX波动率指数等关键指标。该数据集填补了单一数据源无法兼顾资产表现与市场情绪、通胀与就业等多维度的空白，为量化研究、组合管理与经济预测提供了标准化、可复现的时间序列基础。其自动更新的特性降低了数据获取成本，在开源社区中形成了持续的影响力，尤其适合高频金融分析与跨资产类别的联动研究。

当前挑战

数据集面临的首要挑战是数据源异构性与更新频率不一致：比特币价格可分钟级获取，而CPI、非农就业等月频宏观数据存在先天延迟，导致不同序列在时间对齐时产生信息泄漏风险。构建过程中需处理Yahoo Finance、Bureau of Labor Statistics等来源的API变更或数据格式漂移，例如HTML结构更新导致的爬虫失效。此外，VIX指数与国库券收益率等衍生资产的价格形成机制复杂，其极端波动期（如2026年CPI超预期引发的利率陡升）可能引入前向偏差。最后，原始数据中缺失值的插补策略与异常值检测缺乏透明记录，直接影响了多变量统计模型的可靠性。

常用场景

经典使用场景

Market Data数据集汇聚了涵盖加密资产与传统大宗商品的多元金融指标，其经典使用场景在于构建跨市场联动性分析与风险传染效应研究。研究者可基于比特币价格、WTI原油期货及标普500市盈率等高频日度数据，运用向量自回归模型或格兰杰因果检验，揭示数字资产与宏观风险因子之间的动态传导机制。该数据集的持续更新特性为时间序列建模提供了实时样本，特别适合用于金融资产定价、波动率溢出效应及市场情绪指数的量化验证等学术探究。

实际应用

在实际应用层面，Market Data已成为量化投资策略回测与宏观经济预测的重要基础设施。资产管理机构可借助数据集中的美国非农就业变动与CPI同比增速，构建基于就业-通胀双因子的多资产配置模型，动态调整股债与数字货币的持仓比例。同时，恐慌与贪婪指数与十年期国债收益率组合常被风险管理团队用来设计尾部风险对冲方案，通过识别市场极端情绪转折点来优化期权组合的希腊值暴露。该数据集内嵌的自动化更新机制更支撑了高频交易系统的实时风控决策。

衍生相关工作

基于Market Data的高质量时序结构，衍生出一系列具有影响力的学术工作。典型代表如基于比特币与WTI原油价格的‘跨市场波动率预测模型’，利用CNN恐惧贪婪指数作为外生变量改进GARCH族模型的条件方差预测；又如结合失业率与PPI构建的‘通胀周期分类器’，在无监督学习框架下识别出经济滞胀阶段的转移概率。此外，该数据集催生了‘多资产极值依赖图’领域的研究，通过将VIX与标普500市盈率纳入Copula模型，精准刻画了危机期间风险传染的非对称结构。