数据集概述
本数据集包含来自多个金融市场的资产历史行情数据，涵盖加密货币、美国股指和中国A股主要指数。数据以日频时间序列形式组织，包含开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等基础行情指标，部分数据集还包含技术分析指标。数据集共包含10个CSV文件，均采用标准化的表格格式。
文件详解
- 加密货币数据
- 文件名称：
BTC-USDT-SWAP_1D.csv
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： 包含比特币永续合约的日线数据，主要字段有datetime（日期时间）、open（开盘价）、high（最高价）、low（最低价）、close（收盘价）、vol（成交量）、volCcy（成交额）、volCcyQuote（报价币种成交额）、confirm（确认状态）
- 美国股指数据
- 文件名称：
S&P500_historical.csv, Nasdaq100_historical.csv
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： 包含标准普尔500指数和纳斯达克100指数的历史行情数据
- 中国A股指数数据
- 文件名称：
sh.2001_history_k_data.csv（上证指数）, sh.000300_history_k_data.csv（沪深300指数）, sh.000016_history_k_data.csv（上证50指数）, sz.399001_history_k_data.csv（深证成指）, sh.000905_history_k_data.csv（中证500指数）
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： 包含中国主要股票指数的历史K线数据，字段包括date（日期）、code（代码）、open（开盘）、high（最高）、low（最低）、close（收盘）、preclose（前收盘）、volume（成交量）、amount（成交额）等基础行情，以及MACD、RSI、PSY、OBV等技术指标
适用场景
- 金融时间序列分析: 研究各类金融资产的价格波动特征、收益率分布和自相关性
- 跨市场相关性研究: 分析不同国家、不同类别资产之间的联动关系和风险传导机制
- 技术指标有效性验证: 基于历史数据回测各类技术分析指标（如MACD、RSI等）的预测能力
- 量化交易策略开发: 为基于统计套利、趋势跟踪等策略的量化模型提供训练和测试数据
- 金融市场风险管理: 用于计算资产波动率、风险价值等风险管理指标
