商品期货tick数据哪里能下载？

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什么是Tick数据？

在期货市场中,Tick 是指市场每次成交的最小价格变动单位，Tick数据记录了每一笔成交的详细信息，是比1分钟、5分钟等K线数据更原始、粒度更细的数据。

（图片来源网络，侵删）

一条典型的Tick数据记录通常包含以下字段：

Timestamp (时间戳): 精确到毫秒的成交时间。
Symbol (合约代码): 如 cu2407 (沪铜2407合约)。
Price (成交价): 该笔成交的价格。
Volume (成交量): 该笔成交的数量（手）。
Bid/Ask (买卖盘口): 部分数据源会包含该笔成交时刻的买一价/卖一价。
Direction (成交方向): 是主动买（买盘吃掉卖盘）还是主动卖（卖盘吃掉买盘）。

获取Tick数据的途径

获取Tick数据主要有以下几种途径,各有优劣：

期货公司交易软件（最直接，但需客户）

这是最直接、最可靠的方式，因为你直接从交易所源头获取数据。

主流软件:
（图片来源网络，侵删）
- 博易大师 / 文华财经: 国内期货交易和数据分析的绝对主流软件。
- 快期: 专为程序化交易设计，对Tick数据支持较好。
- 交易开拓者: 程序化交易平台，内置Tick数据获取功能。
如何操作:
1. 开通一个期货账户,向期货公司申请使用其提供的交易软件。
2. 登录软件后,进入“行情”或“数据”中心。
3. 找到“历史行情”或“数据下载”功能。
4. 选择你需要的品种（如螺纹钢、焦炭）、合约（如rb2405）和时间范围。
5. 选择数据类型为 “逐笔成交” 或 Tick。
6. 设置导出格式（通常是CSV或TXT），然后下载。
优点:
- 数据准确、权威: 直接来自交易所，无延迟、无篡改。
- 数据完整: 包含完整的买卖盘口信息（部分软件）。
缺点:
- 门槛高: 必须是期货实盘或模拟盘客户。
- 手动操作: 一次只能下载一个合约、一个时间段的数据，批量下载效率低。
- 可能收费: 部分期货公司对高频数据下载会额外收费。

第三方数据服务商（最常用，适合研究）

这些服务商专门收集、整理和销售金融市场数据，是量化研究和回测的首选。

主流服务商:
- RiceQuant (米筐科技): 国内领先的量化交易平台和数据服务商，提供高质量的A股、期货、期权Tick数据。
- JoinQuant (聚宽): 同样是顶级的量化平台，数据覆盖广，质量高。
- Tushare (TuShare Pro): 开源的Python财经数据接口，Pro版提供高质量、付费的Tick数据。
- Wind (万得): 金融数据领域的“王者”，数据极其全面和准确，但价格非常昂贵，主要机构使用。
- 博讯财经: 专业的期货数据服务商，提供Tick数据下载服务。
如何操作:
1. 注册成为其用户。
2. 购买你需要的数据包（按品种、按时间、按流量等计费）。
3. 通过其网页端直接下载,或使用其提供的API/SDK（如Python库）在代码中直接调用。
优点:
- 方便快捷: 提供Web界面和API，易于批量获取和处理。
- 数据质量高: 经过清洗和整理，格式统一。
- 覆盖面广: 可能提供国际商品期货数据。
缺点:
- 收费: 价格从几百元到数万元不等，取决于数据范围和质量。
- 存在延迟: 数据从交易所到服务商再到你手中，会有几秒到几分钟不等的延迟，不适合实盘交易。

开源数据/社区分享（免费，但需谨慎)

一些社区或个人会分享他们收集整理的Tick数据。

来源:
- GitHub上的一些开源项目。
- 量化交易论坛（如“宽客俱乐部”、“TradingView”社区）。
- 一些大学或研究机构公开的金融数据库。
如何操作: 直接搜索下载。
优点:
- 免费。
缺点:
- 数据质量无保障: 可能不完整、有错误、格式混乱。
- 时间范围有限: 通常只提供某个时间段或某个品种的数据。
- 可能涉及版权问题: 使用前需确认授权。

以Python为例，使用第三方API获取Tick数据

下面以 Tushare Pro 为例，展示如何用几行代码获取期货Tick数据，你需要先注册Tushare并获取API Token。

# 1. 安装tushare库
# pip install tushare
# 2. 导入库并设置你的Token
import tushare as ts
import pandas as pd
# 替换成你自己的Tushare Pro Token
ts.set_token('你的Tushare Pro Token')
pro = ts.pro_api()
# 3. 定义你要查询的合约和时间
# 合约代码格式: 交易所代码+品种代码+年份+月份
# 交易所代码: SHFE(上期所), DCE(大商所), CZCE(郑商所), INE(能源中心)
# 品种代码: cu(铜), rb(螺纹钢), m(豆粕), etc.
symbol = 'SHFE.cu2407' 
start_date = '20250520'
end_date = '20250521'
# 4. 获取Tick数据
# 注意：Tushare的期货tick接口是 'ff_contract_tick'
try:
    df_tick = pro.ff_contract_tick(exchange='SHFE', symbol=symbol, start_date=start_date, end_date=end_date)
    # 5. 查看和处理数据
    if not df_tick.empty:
        print(f"成功获取 {symbol} 从 {start_date} 到 {end_date} 的Tick数据，共 {len(df_tick)} 条。")
        print(df_tick.head()) # 打印前5行数据
        # 可以将数据保存为CSV文件
        df_tick.to_csv(f'{symbol}_tick_data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
        print(f"数据已保存为 {symbol}_tick_data.csv")
    else:
        print("未获取到数据，请检查合约代码或日期是否正确。")
except Exception as e:
    print(f"获取数据时出错: {e}")

代码解释:

ts.set_token(): 设置你的API密钥。
pro.ff_contract_tick(): 这是Tushare获取期货逐笔成交数据的接口。
exchange: 交易所。
symbol: 合约代码。
start_date/end_date: 起始和结束日期，格式为 YYYYMMDD。
df_tick.to_csv(): 将获取到的Pandas DataFrame保存为CSV文件，encoding='utf-8-sig' 可以确保Excel打开时中文不会乱码。

Tick数据处理与注意事项

拿到原始的Tick数据后,直接用于回测可能会遇到很多问题，因此需要进行预处理。

数据清洗

处理异常值: 剔除成交价格为0或负数、成交量为0的异常记录。
处理重复数据: 由于网络等原因，可能会收到时间戳完全相同的重复Tick，需要去重。
处理缺失数据: 检查是否有时间戳不连续或缺失的记录，根据策略需要决定是填充还是丢弃。

时间对齐与重采样

Tick数据是时间序列不规则的,很多策略需要规则时间间隔的数据（如每秒、每分钟）。

重采样: 将不规则的Tick数据聚合为规则时间序列，计算每秒的最高价、最低价、成交量、成交额等。

# 示例：将Tick数据重采样为1秒K线
df_tick['ts'] = pd.to_datetime(df_tick['ts']) # 确保时间列是datetime类型
df_tick.set_index('ts', inplace=True)
# OHLCV: Open, High, Low, Close, Volume
resampled_df = df_tick['price'].resample('1S').ohlc()
resampled_df['volume'] =

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