stock_dataset

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中文

本数据集以未压缩的原始文件保存两类股票数据，保留原有目录结构和文件内容，可以直接按目录下载使用。

目录	内容	文件数	原始字节数
qlib/cn_data/	A 股原生 Qlib provider，含 CSI300、CSI500、CSI1000 历史股票池定义	61,008	707,180,289
qlib/us_data/	美股原生 Qlib provider，含 SP500 股票池及基准	3,744	59,236,967
qlib/hk_data/	港股原生 Qlib provider，含 HSI90 股票池及 HKHSI 基准	1,604	15,714,170
A股分钟/2000-2024/	2000—2024 年 A 股 1、5、15、30、60 分钟 CSV 行情	309,495	216,090,239,948
合计		375,851	216,872,371,374

数据文件合计约 201.98 GiB。分钟数据五种频率各有 61,899 个 CSV 文件。数据快照日期为 2026-10-29。

目录结构

qlib/
  cn_data/{calendars,instruments,features,...}
  us_data/{calendars,instruments,features,...}
  hk_data/{calendars,instruments,features,...}
A股分钟/2000-2024/<年份>/<1分钟|5分钟|15分钟|30分钟|60分钟>/<股票>.csv
metadata/
  manifest.json
  files.jsonl
  data_notes.md
scripts/
  download.py
  verify_download.py

Qlib 包含原生交易日历、股票池、features/<代码>/*.bin 行情字段、基准及 provider 说明。中证三个股票池共用 cn_data。日期范围、字段和数据情况见 数据说明。

下载与使用

完整下载：

hf download OxFengyuan/stock_dataset --repo-type dataset --local-dir stock_dataset

下载所需的一类数据（脚本需要 huggingface_hub）：

python3 scripts/download.py --collection qlib --destination ./stock_dataset
python3 scripts/download.py --collection minutes --destination ./stock_dataset
python3 scripts/download.py --repo-id OpenFinMind/stock_dataset --collection qlib --destination ./stock_dataset

下载完成即可直接读取 CSV，或将 ./stock_dataset/qlib/cn_data、us_data、hk_data 分别作为 qlib.init(provider_uri=...) 的 provider 目录。下载全部数据需要约 202 GiB 数据空间，另为下载缓存和元数据预留空间。

文件清单与校验

总体清单 记录各目录文件数和字节数；逐文件清单 记录每个数据文件的相对路径、字节数及 SHA256。

python3 scripts/verify_download.py --repo ./stock_dataset --collection all

--collection qlib 或 --collection minutes 可单独校验一类数据。

English

This dataset stores two collections as uncompressed original files, preserving their directory structure and contents. Download the desired directories and use the files directly.

Directory	Contents	Files	Original bytes
qlib/cn_data/	Native A-share Qlib provider, including historical CSI300, CSI500, and CSI1000 universe definitions	61,008	707,180,289
qlib/us_data/	Native US Qlib provider, including the SP500 universe and benchmark	3,744	59,236,967
qlib/hk_data/	Native Hong Kong Qlib provider, including the HSI90 universe and HKHSI benchmark	1,604	15,714,170
A股分钟/2000-2024/	A-share CSV market data for 2000–2024 at 1-, 5-, 15-, 30-, and 60-minute frequencies	309,495	216,090,239,948
Total		375,851	216,872,371,374

The data files total approximately 201.98 GiB. Each minute frequency contains 61,899 CSV files. The data snapshot date is 2026-10-29.

Directory structure

qlib/
  cn_data/{calendars,instruments,features,...}
  us_data/{calendars,instruments,features,...}
  hk_data/{calendars,instruments,features,...}
A股分钟/2000-2024/<year>/<1分钟|5分钟|15分钟|30分钟|60分钟>/<stock>.csv
metadata/
  manifest.json
  files.jsonl
  data_notes.md
scripts/
  download.py
  verify_download.py

Each Qlib provider contains native trading calendars, universe definitions, features/<symbol>/*.bin fields, benchmarks, and provider documentation. The three CSI universes share cn_data. See data notes for dates, fields, and coverage details.

Download and use

Download the full repository:

hf download OxFengyuan/stock_dataset --repo-type dataset --local-dir stock_dataset

Download one collection using the repository script (requires huggingface_hub):

python3 scripts/download.py --collection qlib --destination ./stock_dataset
python3 scripts/download.py --collection minutes --destination ./stock_dataset
python3 scripts/download.py --repo-id OpenFinMind/stock_dataset --collection qlib --destination ./stock_dataset

Read the CSV files directly, or pass ./stock_dataset/qlib/cn_data, us_data, or hk_data as the provider directory to qlib.init(provider_uri=...). Allow approximately 202 GiB for all data files, plus space for download caches and metadata.

Inventory and verification

The collection manifest records file counts and byte totals. The per-file inventory records each data file's relative path, byte size, and SHA256.

python3 scripts/verify_download.py --repo ./stock_dataset --collection all

Use --collection qlib or --collection minutes to verify one collection.