HYUKI5/FinzData__macro-inflation

FinzData/macro-inflation（複製）

データの内容

米国政府の情報源から得たインフレ系列を、pandas で扱える形に整えたデータ。1 行が 1 つの系列の 1 観測で、series_id、date、value の列を持つ（ほかに頻度ごとの横持ちの表がある）。無料版には各系列の直近 12 か月分（2025 年 11 月 10 日以降）だけが入り、毎週更新される。全期間の履歴と改定は別の API から取る形で、ライセンスは other と表示されている。

データの概要

項目	値
行数	11,530（6 構成・6 分割の合計）
列数	3〜845（構成による）
容量	1.23 MB（ファイル 10 本）
ファイルの形式	parquet 6、csv 2
言語	en
公開	public

構成と分割

構成（config）	分割（split）ごとの行数	列数
long	train 11,161	3
wide_daily	train 250	10
wide_monthly	train 12	845
wide_quarterly	train 3	99
wide_semiannual	train 1	4
wide_weekly	train 103	6

列（構成 long・分割 train。構成ごとに列が違う）

列	型	先頭の行の値
series_id	large_string	A191RI1Q225SBEA
date	date32	2026-01-01
value	float64	3.2

行数と列は HF のデータセットビューアの集計（元のデータセットの現在の版で数えたもの）。全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。

複製について

FinzData/macro-inflation をリビジョン defadedc5a68fa56b59916fb52f5111285b1c0d0 の時点でそのまま複製したもの。中身は変えていない。判断モデル Laya（convaiinnovations/laya）の微調整に使う候補として、調査メモ（Laya 学習用データセット調査）に載せたデータを集めている。

出典

• 元のデータセット: https://huggingface.co/datasets/FinzData/macro-inflation
• 複製したリビジョン: defadedc5a68fa56b59916fb52f5111285b1c0d0（2026-11-10 22:56:59+00:00）
• 元のライセンス表記: other

論文

• 元のカードに論文へのリンクは見つからなかった

アノテーションの方法

元のカードにアノテーションの節が無かった。下の「調査メモの記述」と「元のカード」を参照。

微調整に使うときの注意

• 調査メモの台帳での区分: D（記載なし・other・unknown・資料間の食い違い）。区分は記載の文言で機械的に付けたもので、法的な判定ではない。学習に入れる前に元のカードとライセンスの原文で確かめる。
• Laya の入力は 2,048 token まで（ModernBERT-large / mmBERT）。長い本文は先頭から黙って切られるので、切れる行は事前に除くか、要約・切り出しをしてから入れる。
• 分割は記事・文書単位で行い、同じ本文から作った別の問いを学習側と較正側に分けない。温度と閾値は学習に使っていない分割で別々に当てる。

調査メモの記述

メモ	節	ライセンス（記載）	確認	注記
macro_forecasting.md	Q2. マクロ・インフレ・景気・商品・為替・労働のニュースに、記事単位のラベルが付いたデータは何があるか (L60)	license:other	確認済	原文注記: 表形式で、テキストの学習データではない。license:other の条件は未取得

元のカード（日本語訳）

以下は元のデータセットのカードの本文を日本語に訳したもの（機械翻訳）。訳に疑問があるときは、末尾の原文を確かめる。

---

米国マクロデータ: インフレ（959 系列）

米国政府の情報源から得た 959 のインフレ系列を、一貫した形式に整えて pandas で扱えるようにしたもの。 この無料のパッケージには、各系列の最新値のうち直近 12 か月（2025-11-10 以降）が入っている。毎週更新される。

import pandas as pd
df = pd.read_parquet("hf://datasets/FinzData/macro-inflation/data/long.parquet")      # series_id, date, value
wide = pd.read_parquet("hf://datasets/FinzData/macro-inflation/data/wide_daily.parquet")  # one column per series

または datasets.load_dataset("FinzData/macro-inflation") で読み込める。頻度別の横持ちの表は、wide_daily（9 系列）、wide_weekly（5 系列）、wide_monthly（844 系列）、wide_quarterly（98 系列）、wide_semiannual（3 系列）。series.csv には、各系列のタイトル、単位、頻度、全期間の履歴がどこまで遡れるかが並んでいる。

全期間の履歴を、時点ごとに、1 つの API で

FinzData API は、各系列を最初の観測値まで遡って返す。加えて、すべての改定（過去のどの日付に何が分かっていたか。これにより、バックテストが後からの改定を覗き見ることがない）と、日次の更新を、同じ形式で返す:

import finzdata as fz                     # pip install finzdata
c = fz.Client()                           # free API key: https://api.finzdata.com/
c.macro("CPIAUCSL")                        # full history, latest values
c.macro("CPIAUCSL", vintage="first")       # as first released
c.macro("CPIAUCSL", as_of="2020-03-01")    # exactly what was known on that date
c.macro_series(category="inflation")          # the catalogue for this category

このパッケージで最も注目される系列

ID	タイトル	単位	頻度	全期間の開始年
CPIAUCSL	全都市消費者物価指数（CPI）: 全品目、米国都市平均	指数 1982-1984=100	月次	1947
DFII10	米国財務省証券の市場利回り（残存期間 10 年の固定満期、投資ベース表示、物価連動債）	パーセント	日次	2003
T10YIE	10 年ブレークイーブン・インフレ率	パーセント	日次	2003
T5YIE	5 年ブレークイーブン・インフレ率	パーセント	日次	2003
PCEPI	個人消費支出（PCE）: 連鎖型物価指数	指数 2017=100	月次	1959
CPILFESL	全都市消費者物価指数: 食品・エネルギーを除く全品目、米国都市平均	指数 1982-1984=100	月次	1957
T5YIFR	5 年先の 5 年間の期待インフレ率	パーセント	日次	2003
CORESTICKM159SFRBATL	粘着価格消費者物価指数（食品・エネルギーを除く）	前年比の変化率（パーセント）	月次	1967
CPIAUCNS	全都市消費者物価指数: 全品目、米国都市平均	指数 1982-1984=100	月次	1913
PPIACO	商品別生産者物価指数: 全商品	指数 1982=100	月次	1913
DFII5	米国財務省証券（残存期間 5 年の固定満期）の物価連動利回り（投資ベース表示）	パーセント	日次	2003
DFII30	米国財務省証券（残存期間 30 年の固定満期）の物価連動利回り（投資ベース表示）	パーセント	日次	2010
CUUR0000SA0R	全都市消費者物価指数: 消費者の購買力（ドルの価値）、米国都市平均	指数 1982-1984=100	月次	1913
CPIMEDNS	全都市消費者物価指数: 医療、米国都市平均	指数 1982-1984=100	月次	1935
CUSR0000SETA02	全都市消費者物価指数: 中古車・トラック、米国都市平均	指数 1982-1984=100	月次	1953
GDPDEF	国内総生産（GDP）: 暗黙の価格デフレーター	指数 2017=100	四半期	1947
PCU325211325211	産業別生産者物価指数: プラスチック材料・樹脂の製造	指数 1980 年 12 月=100	月次	1976
USSTHPI	米国の全取引住宅価格指数	指数 1980:Q1=100	四半期	1975
WPUSI012011	商品別生産者物価指数: 特殊指数: 建設資材	指数 1982=100	月次	1947
EXPINF1YR	1 年先の期待インフレ率	パーセント	月次	1982
MEDCPIM158SFRBCLE	中央値消費者物価指数	年率換算の変化率（パーセント）	月次	1983
PCUOMFGOMFG	産業別生産者物価指数: 製造業全体	指数 1984 年 12 月=100	月次	1984
WPU0911	商品別生産者物価指数: パルプ・紙・関連製品: 木材パルプ	指数 1982=100	月次	1926
WPU101707	商品別生産者物価指数: 金属・金属製品: 冷間圧延鋼板・帯鋼	指数 1982 年 6 月=100	月次	1982
CUSR0000SAF11	全都市消費者物価指数: 家庭内食品、米国都市平均	指数 1982-1984=100	月次	1952

全 959 系列は series.csv にある。https://finzdata.com/macro/category/inflation で一覧できる。

FinzData のその他

• マクロ経済データの全カテゴリ: https://huggingface.co/FinzData ・ GitHub の索引: https://github.com/FinzData/macro-data
• 2000 年以降の生存者バイアスのない米国株価、COT ポジション、13F 保有、インサイダー取引、空売り残高
• 料金（履歴のまとめ買いは一括 195 ドルから）: https://finzdata.com/pricing
• Python クライアント（オープンソース）: https://github.com/FinzData/finzdata-python

出典: 米国政府機関（FRED/ALFRED 経由、セントルイス連銀）。FinzData が編集。 データは研究用であり、投資助言ではない。

原文（英語）

US macro data: Inflation (959 series)

959 inflation series from US government sources, cleaned into one consistent format and ready for pandas. This free package holds the last 12 months (2025-11-10 on) of each series' latest values. It is refreshed weekly.

import pandas as pd
df = pd.read_parquet("hf://datasets/FinzData/macro-inflation/data/long.parquet")      # series_id, date, value
wide = pd.read_parquet("hf://datasets/FinzData/macro-inflation/data/wide_daily.parquet")  # one column per series

or datasets.load_dataset("FinzData/macro-inflation"). Wide tables by frequency: wide_daily (9 series), wide_weekly (5 series), wide_monthly (844 series), wide_quarterly (98 series), wide_semiannual (3 series). series.csv lists every series with its title, units, frequency and how far back the full history goes.

The full history, point in time, through one API

The FinzData API serves every series back to its first observation, every revision (what was known on any past date, so backtests do not peek at later revisions), and daily updates, in the same format:

import finzdata as fz                     # pip install finzdata
c = fz.Client()                           # free API key: https://api.finzdata.com/
c.macro("CPIAUCSL")                        # full history, latest values
c.macro("CPIAUCSL", vintage="first")       # as first released
c.macro("CPIAUCSL", as_of="2020-03-01")    # exactly what was known on that date
c.macro_series(category="inflation")          # the catalogue for this category

Most-watched series in this package

ID	Title	Units	Frequency	Full history from
CPIAUCSL	Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items in U.S. City Average	Index 1982-1984=100	Monthly	1947
DFII10	Market Yield on U.S. Treasury Securities at 10-Year Constant Maturity, Quoted on an Investment Basis, Inflation-Indexed	Percent	Daily	2003
T10YIE	10-Year Breakeven Inflation Rate	Percent	Daily	2003
T5YIE	5-Year Breakeven Inflation Rate	Percent	Daily	2003
PCEPI	Personal Consumption Expenditures: Chain-type Price Index	Index 2017=100	Monthly	1959
CPILFESL	Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items Less Food and Energy in U.S. City Average	Index 1982-1984=100	Monthly	1957
T5YIFR	5-Year, 5-Year Forward Inflation Expectation Rate	Percent	Daily	2003
CORESTICKM159SFRBATL	Sticky Price Consumer Price Index less Food and Energy	Percent Change from Year Ago	Monthly	1967
CPIAUCNS	Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items in U.S. City Average	Index 1982-1984=100	Monthly	1913
PPIACO	Producer Price Index by Commodity: All Commodities	Index 1982=100	Monthly	1913
DFII5	Market Yield on U.S. Treasury Securities at 5-Year Constant Maturity, Quoted on an Investment Basis, Inflation-Indexed	Percent	Daily	2003
DFII30	Market Yield on U.S. Treasury Securities at 30-Year Constant Maturity, Quoted on an Investment Basis, Inflation-Indexed	Percent	Daily	2010
CUUR0000SA0R	Consumer Price Index for All Urban Consumers: Purchasing Power of the Consumer Dollar in U.S. City Average	Index 1982-1984=100	Monthly	1913
CPIMEDNS	Consumer Price Index for All Urban Consumers: Medical Care in U.S. City Average	Index 1982-1984=100	Monthly	1935
CUSR0000SETA02	Consumer Price Index for All Urban Consumers: Used Cars and Trucks in U.S. City Average	Index 1982-1984=100	Monthly	1953
GDPDEF	Gross Domestic Product: Implicit Price Deflator	Index 2017=100	Quarterly	1947
PCU325211325211	Producer Price Index by Industry: Plastics Material and Resin Manufacturing	Index Dec 1980=100	Monthly	1976
USSTHPI	All-Transactions House Price Index for the United States	Index 1980:Q1=100	Quarterly	1975
WPUSI012011	Producer Price Index by Commodity: Special Indexes: Construction Materials	Index 1982=100	Monthly	1947
EXPINF1YR	1-Year Expected Inflation	Percent	Monthly	1982
MEDCPIM158SFRBCLE	Median Consumer Price Index	Percent Change at Annual Rate	Monthly	1983
PCUOMFGOMFG	Producer Price Index by Industry: Total Manufacturing Industries	Index Dec 1984=100	Monthly	1984
WPU0911	Producer Price Index by Commodity: Pulp, Paper, and Allied Products: Wood Pulp	Index 1982=100	Monthly	1926
WPU101707	Producer Price Index by Commodity: Metals and Metal Products: Cold Rolled Steel Sheet and Strip	Index Jun 1982=100	Monthly	1982
CUSR0000SAF11	Consumer Price Index for All Urban Consumers: Food at Home in U.S. City Average	Index 1982-1984=100	Monthly	1952

All 959 series: series.csv. Browse them at https://finzdata.com/macro/category/inflation.

More from FinzData

• Every macro category: https://huggingface.co/FinzData · index on GitHub: https://github.com/FinzData/macro-data
• Survivorship-free US stock prices since 2000, COT positioning, 13F holdings, insider trades, short interest
• Pricing (history bundles from $195 once): https://finzdata.com/pricing
• Python client (open source): https://github.com/FinzData/finzdata-python

Source: U.S. government agencies via FRED/ALFRED (Federal Reserve Bank of St. Louis). Compiled by FinzData. Data for research, not investment advice.