solana-ohlcv-pack-free-sample

该数据集为 Solana (SOL) 的 OHLCV（开盘、最高、最低、收盘、成交量）数据免费样本，覆盖 1 周的时间范围，包含 6 个时间框架（如可能为 1m、5m、15m、1h、4h、1d 等），总计 11,520 根蜡烛。完整数据集（Solana OHLCV Pack）涵盖 2020 年至 2026 年共 6 年的历史数据，适用于量化回测、策略开发、机器学习模型训练等任务。另提供更高粒度的 Tick 数据，适用于高频交易（HFT）和机器学习。数据集可通过 Gumroad 购买，使用折扣码可享受 20% 优惠。样本旨在让用户预览数据格式和质量，以便决定是否购买完整数据集。This dataset is a free sample of OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) data for Solana (SOL), covering a time range of 1 week, containing 6 timeframes (such as 1m, 5m, 15m, 1h, 4h, 1d, etc.), with a total of 11,520 candles. The full dataset (Solana OHLCV Pack) covers 6 years of historical data from 2020 to 2026, suitable for quantitative backtesting, strategy development, machine learning model training, etc. Additionally, higher granularity Tick data is provided, suitable for high-frequency trading (HFT) and machine learning. The dataset can be purchased via Gumroad, with a 20% discount using a promo code. The sample is intended to allow users to preview the data format and quality before deciding whether to purchase the full dataset.

原始信息汇总

Solana OHLCV 数据集——免费样本包（1周）

数据集概述

该数据集为Solana（SOL）的OHLCV（开盘、最高、最低、收盘、成交量）数据免费样本，覆盖1周时间跨度，包含6个时间周期和11,520根K线，可直接用于回测验证。

数据规模

• 时间跨度：1周
• 时间周期数量：6个
• K线总数：11,520根

完整数据集（付费）

方案A：Solana OHLCV完整包

• 内容：覆盖6个时间周期，已整理可直接用于回测
• 时间跨度：6年（2020-2026年）
• 价格：$19（通过Gumroad购买）
• 购买链接：https://jalvart.gumroad.com/l/hhcaktn

方案B：Solana逐笔交易数据

• 内容：提供最高粒度的Tick级数据，适合高频交易（HFT）和机器学习（ML）应用
• 时间跨度：6年（2020-2026年）
• 价格：$19（通过Gumroad购买）
• 购买链接：https://jalvart.gumroad.com/l/zdsqk

优惠信息

• 使用优惠码 GLITCH20 可享受全部产品20%折扣
• 更多信息可访问：https://theglitchlist.com

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在加密货币量化研究领域，高质量历史行情数据的稀缺性长期制约着策略回测的可靠性。该数据集立足于Solana原生代币SOL对USDT交易对，以经审计的逐笔成交数据为底层素材，通过严格的时间聚合机制重构出六个不同粒度的K线序列，涵盖1分钟、5分钟、15分钟、1小时、4小时及1日周期，时间跨度自2020年1月1日延伸至2026年7月4日，累计生成逾310万根1分钟K线。构建过程中对前视偏差实施了系统性排查与验证，确保每根K线的生成仅依赖其对应时间窗口内的成交记录，从而在源头上保障了回测结果的真实性与可复现性。

特点

该数据集的核心优势体现在多维度的完整性设计上。其一，覆盖周期长达6.5年，横跨Solana生态从初兴到繁荣的多个市场阶段，为长周期策略验证提供了充足样本。其二，数据以Apache Parquet格式配合ZSTD压缩存储，兼顾了列式读取效率与存储经济性，适配大规模数据分析工作流。其三，六个时间框架的K线源自同一套逐笔成交底稿，彼此之间具有内在一致性，研究者可在多周期共振分析中避免因数据源差异引入的噪声。其四，数据集明确声明零前视偏差，这一特性在加密货币领域尤为稀缺，直接关系到策略回测的可信度。

使用方法

在具体使用层面，研究者可通过Polars等高性能DataFrame库直接读取Parquet文件，快速载入内存并开展统计分析。典型工作流包括：利用1分钟或5分钟K线进行日内策略的回测与参数调优；借助1小时及以上周期K线构建趋势跟踪或资产配置模型；结合多时间框架数据实施跨周期信号验证。对于从事订单流不平衡、市场微观结构或高频模拟的研究者，README中亦指明需另行获取逐笔成交数据，因OHLCV聚合信息无法还原订单簿层面的动态特征。使用该数据集时须遵循其许可条款，仅限个人研究与交易机器人开发，不得用于商业再分发或公开API部署。

背景与挑战

背景概述

伴随加密货币市场的蓬勃发展与链上交易频率的持续攀升，高频量化研究与回溯检验对基础行情数据提出了更高要求。Solana OHLCV Pack 数据集由 The Glitch List 构建，于2020年至2026年间基于经审计的 SOL/USDT 逐笔成交数据聚合而成，涵盖1分钟至日线六个时间粒度，共计约310万根K线。该数据集以 Apache Parquet 格式封装并经由 ZSTD 压缩，采用零前视偏差校验，为策略回测与市场微观结构研究提供了免注册、可复现的数据基础，在加密量化社区中具有一定的参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题在于加密货币市场行情数据长期面临来源分散、质量参差以及前视偏差难以根除等困境，高频策略验证尤易因数据缺陷而失真。构建过程中的核心挑战涉及对海量逐笔成交记录的清洗与时间戳对齐，确保不同时间粒度聚合结果的一致性，并在缺乏统一监管标准的环境下维持数据的完整性与可信度。此外，仅依靠 OHLCV 聚合数据无法还原订单流不平衡等微观结构特征，对高频仿真与指令流研究形成天然限制，需借助逐笔数据方能突破。

常用场景

经典使用场景

在量化金融与加密货币市场研究领域，高频OHLCV数据构成策略回测与市场行为剖析的基石。该数据集涵盖Solana代币六种时间粒度（1分钟至1日线）的完整行情记录，跨越2020至2026年逾六年半的周期，为研究者提供了长时段、多尺度的价格序列。其经典用途集中于构建与验证交易策略，诸如动量突破、均值回归及波动率择时模型，研究者可借助Parquet格式高效载入数据，在无前视偏差的保障下模拟历史交易，评估策略的稳健性与收益风险特征。

解决学术问题

该数据集有效缓解了加密货币研究中长期存在的数据碎片化与质量参差问题。既往学术探索常受制于样本期短暂、时间粒度单一或数据源缺乏审计，导致策略过拟合与结论外推困难。此数据集以经审计的逐笔成交数据聚合而成，覆盖多个市场周期，为检验市场效率假说、波动率聚集效应及跨时间尺度动量传导等议题提供了可靠的经验基础，其无前视偏差的特性亦增强了回测结果的可信度与可复现性。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列聚焦市场微观结构与高频交易的研究工作。基于其底层逐笔数据构建的滚动十二个月tick级数据集，进一步支撑了订单流不平衡、已实现波动率及VWAP等高级指标的测算，并配套策略启动工具包以降低研究门槛。这些衍生资源推动了从低频OHLCV分析向高频订单流建模的范式延伸，为流动性推断、价格发现机制及执行成本优化等课题提供了新的实证工具与基准。