"英文标题：Global Automotive Parts Futures-Spot Basis High-Frequency Fluctuation Dataset_2023
数据集概述
追踪2023年全球主要汽车零部件品种的期货与现货基差高频波动情况，涵盖发动机核心部件、底盘系统、电子元器件等关键品类的基差数据。
数据按分钟级时间维度组织，覆盖全球主要汽车零部件交易市场及期货交易所，颗粒度精确至单品种、单交易时段、单市场层级，支持跨品类、跨市场的基差联动分析。数据结构遵循金融与工业市场结合的标准格式，字段定义清晰，可直接用于基差套利模型构建与市场风险评估。
该数据集是理解汽车零部件市场期现联动机制的基础资源。基差波动直接影响零部件制造商的套期保值决策、贸易商的库存管理策略及主机厂的供应链成本控制，掌握高频基差动态对于相关主体优化风险管理、降低运营成本、预判市场趋势均具有核心作用。2023年的特定时间维度数据可用于分析当年供应链扰动、原材料价格波动对汽车零部件市场期现关系的影响。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
trading_timestamp：交易时间戳，格式YYYY-MM-DD HH:MM，指基差数据的采样时点component_category：零部件品类编码，标识具体汽车零部件类型，如ENG-01代表发动机活塞spot_price：现货价格，单位美元/件或欧元/件，指当日现货市场成交的批量交易价格futures_settle_price：期货结算价，单位美元/件或欧元/件，指对应期货合约的最新结算价格basis_value：基差值，单位美元/件或欧元/件，指现货价格与对应期货结算价的差值market_code：市场编码，标识数据采样的交易市场或交易所
适用场景
- 汽车零部件贸易商构建高频基差套利模型，优化库存持有与期货套保时机
- 主机厂供应链部门监测零部件期现价格联动，预判采购成本波动
- 金融机构开发汽车零部件期货交易策略，进行历史回测与风险评估
- 产业经济研究人员分析2023年全球汽车供应链扰动对期现市场的影响
- 零部件制造商制定原材料与产成品套期保值计划，锁定生产利润"
