2024年数字货币市场分析比特币价格数据集-wisam1985
数据来源：互联网公开数据
标签：比特币,数字货币,金融市场,价格分析,波动性,趋势分析,机器学习,投资分析
数据概述：
本数据集包含2024年3月份从13个不同来源收集的数字货币数据，总计2740行，7个字段。数据集详细记录了比特币的开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量以及价格变化百分比。具体字段说明如下：
- 最新价：比特币的最新记录价格。
- 开盘价：指定时间段内比特币的开盘价格。
- 最高价：指定时间段内比特币的最高价格。
- 最低价：指定时间段内比特币的最低价格。
- 交易量：指定时间段内比特币的交易量。
- 价格变化百分比：比特币价格相对于上一时间段的变化百分比。
- 类别：货币分类，所有数据在此数据集中均被分类为“比特币”。
数据集由提克里特大学的Wisam Abdullah、Dr. Modhar和Dr. Ahmed Alsardly三位讲师收集和预处理。
数据用途概述：
该数据集适用于金融市场分析，特别是对数字货币和比特币价格动态感兴趣的研究者。数据可用于研究价格变化、市场波动，甚至开发预测数字货币价格的模型。具体应用场景包括：
- 价格预测：利用历史数据训练模型以预测未来的比特币价格。可以应用时间序列分析、回归模型以及更复杂的神经网络（如LSTM）。
- 波动性建模：分析比特币价格随时间的波动性。机器学习模型可以帮助理解价格波动的模式，为投资者提供关于风险和波动性的见解。
- 趋势分析：识别比特币市场表现的长期趋势。机器学习算法可以检测潜在的模式和趋势，帮助投资者做出明智的决策。
- 异常检测：识别比特币价格中的异常模式或异常值，这些可能表明市场操纵、欺诈或重要市场事件。无监督机器学习模型擅长检测异常。
- 情绪分析：通过结合社交媒体和新闻的情绪数据，模型可以评估公众情绪如何影响比特币价格。这涉及自然语言处理（NLP）技术来评估情绪并将其与价格变动相关联。
- 投资组合管理：在更广泛的金融管理范围内，机器学习模型可以使用此类数据优化加密货币投资组合，根据历史表现平衡风险和回报。
- 风险评估：分析数据以评估比特币投资的财务风险。机器学习可以提供未来价格下跌或上涨的概率估计，辅助风险管理策略。
总体而言，比特币定价和交易量的详细数据为学术研究和实际金融应用中的各种分析和预测建模提供了丰富的基础。
