central-bank-exchange-rates

该数据集收录了来自全球 103 家中央银行和 4 家税务机关发布的官方汇率数据，按机构分别存储为 CSV 文件，总计 14,612,276 行，最早的数据可追溯到 1914 年。数据每日从 GitHub 源仓库刷新，确保了时效性。每条记录包含发布日期的 ISO 8601 格式日期、被定价货币（base）、定价货币（quote）、机构自身标注的类型（如参考汇率、中间价、买入价、卖出价、即期汇率、月度汇率、月均汇率等）以及汇率值（value）。数据方向严格遵循发布机构的报价方式（例如欧洲央行报 EUR 兑 USD，印度储备银行报 USD 兑 INR），未进行任何交叉计算。该数据集适用于发票、税务申报、海关报关、转让定价和审计等合规场景，而非市场汇率。数据字段包括：date（发布日期，ISO 8601 格式，不含周末和节假日）、base（被定价货币，ISO 4217 代码）、quote（定价货币）、type（机构自定的类型标签）和 value（一单位 base 货币兑换 value 单位 quote 货币）。此外，还提供了 latest/<code>.json 文件存储各机构的最新汇率表，index.json 文件包含目录与新鲜度信息，sources.json 文件包含机构元数据及官方发布页面链接。数据可通过 Hugging Face Datasets 库加载，也可直接使用 pandas 读取 CSV 文件。数据来源覆盖广泛，包括美联储 H.10、欧洲央行欧元参考汇率、英格兰银行即期汇率、印度储备银行参考汇率、中国人民银行中间价、英国税务海关总署月度 VAT 汇率、美国财政部季度汇率等。所有数据由 AllRatesToday 的采集管道获取，并经过交叉验证以确保一致性。许可证为 CC BY 4.0，允许商业使用，但需注明出处并链接至 AllRatesToday。This dataset contains official exchange rate data from 103 central banks and 4 tax authorities worldwide, stored as CSV files by institution, with a total of 14,612,276 rows, and the earliest data dating back to 1914. Data is refreshed daily from the GitHub source repository to ensure timeliness. Each record includes the publication date in ISO 8601 format, the base currency, the quote currency, the institutions own type label (e.g., reference rate, mid-rate, bid rate, ask rate, spot rate, monthly rate, monthly average rate, etc.), and the exchange rate value. The direction of data strictly follows the quoting method of the issuing institution (e.g., ECB quotes EUR against USD, RBI quotes USD against INR), without any cross-calculation. This dataset is suitable for compliance scenarios such as invoicing, tax filing, customs declaration, transfer pricing, and auditing, rather than market rates. The data fields include: date (publication date, ISO 8601 format, excluding weekends and holidays), base (currency being priced, ISO 4217 code), quote (pricing currency), type (institution-specific type label), and value (one unit of base currency exchanges for value units of quote currency). Additionally, latest/<code>.json files store the latest rate tables for each institution, index.json contains directory and freshness information, and sources.json includes institution metadata and links to official publication pages. The data can be loaded via the Hugging Face Datasets library or directly read CSV files using pandas. Data sources are extensive, including the Federal Reserve H.10, ECB euro reference rates, Bank of England spot rates, Reserve Bank of India reference rates, Peoples Bank of China mid-rates, HM Revenue & Customs monthly VAT rates, US Treasury quarterly rates, etc. All data is collected by AllRatesTodays pipeline and cross-validated for consistency. The license is CC BY 4.0, allowing commercial use with attribution and a link to AllRatesToday.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称：Central Bank Exchange Rates（央行汇率）
• 许可证：CC BY 4.0（可商用，需标注来源）
• 语言：英语
• 任务类别：时间序列预测
• 数据规模：约 1460 万行（10M < n < 100M）

内容简介

该数据集收录了 103 家中央银行和 4 家税务机关 发布的官方汇率数据，每个机构单独存为一个 CSV 文件。数据共计 14,612,276 行，最早的序列可追溯至 1914 年。数据集每日从 GitHub 源仓库自动刷新。

每行记录均为机构自身在对应日期发布的汇率数值，例如：

• 欧洲央行欧元参考汇率
• 美联储 H.10 表格
• 英格兰银行即期汇率
• 印度储备银行参考汇率
• 中国人民银行中间价
• 英国税务海关总署月度增值税汇率
• 美国财政部季度汇率

这些汇率适用于发票开具、税务申报、海关申报、转让定价和审计等场景，而非市场汇率。

数据字段

字段	含义
date	发布日期（ISO 8601），与源数据一致，不含周末和节假日
base	被计价货币（ISO 4217）
quote	计价货币
type	机构自身标签，如 reference、middle、buy、sell、spot、monthly、monthly_average 等
value	1 个单位 base 货币对应的 quote 货币数量

方向遵循发布机构：例如欧洲央行报价为 EUR → USD，印度储备银行报价为 USD → INR。数据不进行任何交叉计算或补全——若某银行未公布某货币对，则文件中不会有该记录。

此外，latest/<code>.json 存放各机构当前汇率表，index.json 为含更新时间的目录文件，sources.json 为含各机构官方发布页面的元数据。

数据加载

python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("AllRates/central-bank-exchange-rates", "rates")

python import pandas as pd ecb = pd.read_csv("hf://datasets/AllRates/central-bank-exchange-rates/rates/ecb.csv", parse_dates=["date"])

数据来源与更新机制

数据由 AllRatesToday 的采集管道获取，该管道会抓取各机构的官方发布内容，并将每张表与其他银行交叉校验单位与方向错误，偏离超过 10% 的数据会被隔离。实时文件（含每日快照、每日四次刷新）存放于 GitHub 仓库 AllRates-Today/central-bank-exchange-rates，也通过 jsDelivr 提供。同一数据源还通过 央行汇率 API 提供日期查询、节假日回退、货币对解析、发布日历及 CSV/XML/XLSX 输出等功能。

主要数据来源机构（节选）

机构	国家/地区	代码	行数
欧洲央行	欧元区	ecb	220,484
美联储（H.10）	美国	fed	58,586
英格兰银行	英国	boe	61,962
中国人民银行（CFETS）	中国	pboc	78,994
印度储备银行	印度	rbi	19,578
巴西中央银行（PTAX）	巴西	bcb	835,178
加拿大银行	加拿大	boc	57,808
瑞士国家银行	瑞士	snb	13,649
澳大利亚储备银行	澳大利亚	rba	17,156
日本银行	日本	boj	13,803
俄罗斯银行	俄罗斯	cbr	97,733
南非储备银行	南非	sarb	153,254
土耳其中央银行	土耳其	tcmb	71,162
英国税务海关总署	英国	hmrc	9,813
美国财政部	美国	ustreasury	15,703

（完整来源列表包含 107 个机构，详见数据集页面。）

使用许可

采用 CC BY 4.0 许可，允许任何用途（包括商业用途），但须显著标注来源为 AllRatesToday，并链接至 https://allratestoday.com。底层数据为各机构发布的公开信息。若用于法律或税务申报，建议先与机构官方数据进行核验。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过AllRatesToday采集管道构建，系统性地获取全球103家中央银行及4个税务机关各自发布的官方汇率表，覆盖自1914年以来的历史数据。采集过程中，管道对每份表格进行单位与方向校验，与其他机构数据交叉比对，并对偏离超过百分之十的异常值实施隔离，确保数据准确性与一致性。最终数据以机构为单位存储为独立CSV文件，并每日从GitHub源仓库刷新，形成包含14,612,276行记录的庞大规模。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库加载数据集，指定“rates”配置获取全部汇率数据，亦可直接使用pandas读取单个机构的CSV文件，例如欧洲央行或美联储的数据。数据集还提供latest目录下的JSON文件，包含各机构当前汇率表及索引与元数据，便于快速查询。此外，数据可通过GitHub仓库或jsDelivr获取实时文件，并支持通过中央汇率API进行日期查询、假日回退、货币对解析及多格式输出，满足不同应用场景的需求。

背景与挑战

背景概述

全球外汇市场长期依赖商业银行与做市商报价，而官方汇率才是发票、纳税申报、海关估价、转让定价与审计所必须的法定依据。为填补这一关键数据空白，AllRatesToday 汇聚全球103家中央银行与4家税务机关的官方发布数据，构建了 Central Bank Exchange Rates 数据集，涵盖自1914年延续至今的14,612,276条时间序列，并以每日频率持续刷新。该数据集以机构为粒度保存原始报价方向与类型标签，为国际金融、宏观经济与计量研究提供了权威、可追溯的官方汇率基准，对跨境合规、政策评估与学术实证具有重要支撑价值。

当前挑战

该数据集所应对的核心问题在于，官方汇率并无全球统一发布标准，各机构在报价方向、类型标签、发布频率与节假日日历上差异显著，且需避免因市场汇率混入而产生的法律风险。构建层面，研究团队须逐源抓取上百个异构发布页面，协调时区、格式与单位，实施跨行双向校验并隔离偏离逾百分之十的异常记录，同时应对历史序列缺失、机构停更与网站改版带来的数据断裂。如何在维持长时序连续性与实时更新之间取得平衡，并确保每条记录可回溯至原始发布，构成了持续性的技术挑战。

常用场景

经典使用场景

在汇率时间序列分析与预测领域，官方央行汇率凭借其权威性和规范性成为基准数据源。该数据集汇聚103家央行及4个税务机构发布的官方汇率，覆盖自1914年以来的1461万余条记录，为研究者提供了开展多币种汇率动态建模、波动率溢出效应检验以及购买力平价假说验证的经典实验场。其逐日更新的特性亦支撑滚动预测与实时监测任务，成为汇率预测模型训练与评估的标准语料。

解决学术问题

该数据集有效缓解了学术研究中长期存在的官方汇率数据碎片化与口径不一致问题。以往学者需逐一访问各央行网站，面临数据格式迥异、时间跨度参差、发布频率不齐等障碍，难以构建大规模跨国面板。此数据集以统一模式整合各机构原始发布值，保留发布方向与类型标签，使汇率传递效应、货币政策溢出以及汇率制度分类等议题得以在一致框架下检验，显著提升了实证研究的可复现性与跨国可比性。

实际应用

在实务领域，该数据集为跨境贸易结算、税务申报、海关估价及转让定价审计提供法定汇率依据。企业财务系统可借助其逐日更新数据完成多币种账务折算与汇兑损益核算，税务机构可据此核定进口环节增值税与关税，审计师则能追溯历史交易日官方汇率以验证交易合规性。相较于市场汇率，该数据集直接反映各机构自身发布的法定汇率，更契合监管与合规场景的刚性需求。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球宏观金融治理与合规科技交织的背景下，该数据集所汇聚的103家央行及4个税务机构官方汇率，正推动前沿研究从高频市场汇率转向法定汇率在跨境交易、转让定价与税务审计中的基准作用。近期研究聚焦于利用其逾1400万行、最早可追溯至1914年的时间序列，构建法定汇率与市场汇率的利差网络，以识别资本管制强度与汇率制度演变的长期规律；同时，结合每日刷新的实时更新机制，探索官方汇率在洗钱风险评估、海关估价及国际会计准则应用中的可计算性与可追溯性，为监管科技和宏观经济史量化分析提供不可替代的权威数据底座。