期货历史数据去哪下载？

核心数据来源

获取期货历史数据主要有以下几个渠道,各有优劣：

交易所官网 (最权威、免费)

这是最权威的数据来源，数据绝对准确，但通常格式不友好,需要手动下载和处理。

• 中国金融期货交易所:

  • 产品: 股指期货 (IF, IH, IM, IC)、国债期货 (T, TF, TS)。
  • 网址: http://www.cffex.com.cn/
  • 路径: 首页 -> “数据服务” -> “历史数据”。
  • 特点: 提供日线、分钟线、逐笔成交等数据，格式为 .txt 或 .csv,免费下载。

• 上海国际能源交易中心:

  • 产品: 原油期货 (SC)、低硫燃料油期货、20号胶期货等。
  • 网址: http://www.ine.com.cn/
  • 路径: 首页 -> “数据服务” -> “历史行情”。
  • 特点: 同样提供免费的历史数据下载。

• 大连商品交易所:

  
  （图片来源网络，侵删）
  • 产品: 农产品 (豆粕、玉米、棕榈油)、化工品 (PVC, PP, L)、铁矿石等。
  • 网址: http://www.dce.com.cn/
  • 路径: 首页 -> “数据服务” -> “历史数据”。
  • 特点: 数据全面,支持多品种多周期下载。

• 郑州商品交易所:

  • 产品: 农产品 (棉花、白糖、苹果、红枣)、建材 (PTA, 玻璃)。
  • 网址: http://www.czce.com.cn/
  • 路径: 首页 -> “数据统计” -> “历史数据”。
  • 特点: 界面清晰,数据下载方便。

• 上海期货交易所:

  • 产品: 有色金属 (铜、铝、锌、铅、镍、锡)、贵金属 (黄金、白银)、钢材 (螺纹钢、热卷)。
  • 网址: http://www.shfe.com.cn/
  • 路径: 首页 -> “数据服务” -> “历史数据”。
  • 特点: 数据种类丰富,包含期货和期权数据。

优点: 免费、权威、准确。 缺点: 需要手动操作，格式可能需要转换,数据量较大时下载不便。

金融数据服务商 (最专业、付费)

这是专业量化机构和个人使用最多的渠道，数据质量高、接口友好、覆盖广。

• Wind (万得):

  • 特点: 国内金融数据领域的绝对龙头，覆盖几乎所有国内期货品种，数据准确、及时，API 接口完善。
  • 缺点: 价格极其昂贵,主要面向机构客户。

• 同花顺 iFinD:

  • 特点: 功能强大的金融终端，数据全面，也提供 Excel 导出和部分 API 接口。
  • 缺点: 价格同样很高。

• Tushare (聚宽):

  • 特点: 强烈推荐给个人开发者！ 提供免费的 Python API 接口，数据质量好，社区活跃，免费用户有调用频率限制,付费后可提升。
  • 网址: https://tushare.pro/
  • 优点: 对程序员极其友好,自动化获取数据非常方便。

• RiceQuant (米筐):

  • 特点: 专注于量化交易，提供高质量的期货历史数据,其平台自带回测功能。
  • 网址: https://www.ricequant.com/
  • 优点: 数据和平台一体化,适合想做量化回测的用户。

优点: 数据质量高、接口化、自动化程度高、覆盖广。 缺点: 大部分需要付费，即使是 Tushare 的免费版也有限制。

开源社区/第三方平台 (便捷、免费或付费)

这些平台通常由社区维护，提供便捷的下载界面或 API。

• TradingView:

  • 特点: 全球知名的图表平台，其“历史数据”功能可以手动下载多种期货品种的日线和分钟线数据，格式为 .csv。
  • 网址: https://www.tradingview.com/symbols/
  • 优点: 操作简单直观,无需编程。
  • 缺点: 数据可能不完整，尤其是一些国内小品种；需要手动逐个下载。

• JoinQuant (聚宽) / BigQuant (BigQuant):

  这两个平台也是以提供数据和量化研究环境为主，除了 Tushare,它们也提供自己的数据接口和平台。

优点: 使用方便，无需编程基础。 缺点: 数据的完整性和准确性需要验证,自动化程度有限。

具体下载方法 (以 Tushare 为例)

对于有编程基础的用户，使用 Tushare 是最高效的方式，这里以 Python 语言为例。

准备工作

• 安装 Python 环境。
• 注册 Tushare 账号并获取 API Token。

# 安装 Tushare Pro 库
pip install tushare

获取期货日线数据

Tushare 的期货代码命名规则为 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), CFFEX (中金所), INE (能源中心)
• 品种代码: CU (铜), RB (螺纹钢), I (铁矿石), IF (沪深300股指) 等。
• 合约代码示例: SHFEcu2405 表示 2025年5月到期的上期所铜期货。

import tushare as ts
import pandas as pd
# 设置你的 Tushare Token (请在官网注册后获取)
ts.set_token('你的Tushare_API_Token')
pro = ts.pro_api()
# 设置品种列表和日期范围
# 获取当前所有可交易的期货合约
df_futures = pro.futures_exchange(exchange='SHFE')
print(df_futures.head())
# 获取指定合约的历史日线数据
# 获取上期所铜主力连续合约 (Tushare提供了主力连续合约代码)
df = pro.futures_main_sina(symbol='CU', start_date='20250101', end_date='20251231')
# 或者获取具体某个合约的数据，SHFEcu2405
# df = pro.futures_daily(ts_code='SHFEcu2405', start_date='20250101', end_date='20250520')
# 打印数据
print(df.head())
# 将数据保存到 CSV 文件
df.to_csv('SHFEcu2405_daily.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print("数据已保存到 SHFEcu2405_daily.csv")

获取期货分钟线数据

分钟线数据对于高频和日内交易策略至关重要。

# 获取铜期货的 1 分钟 K 线数据
# 注意：分钟线数据通常需要付费才能获取完整权限，免费用户可能无法调用
# df_min = pro.futures_minutely(ts_code='SHFEcu2405', start_date='20250520', end_date='20250521')
# 获取主力连续合约的分钟线数据 (新浪财经接口，免费但有延迟和限制)
df_min_sina = pro.futures_main_sina(symbol='CU', exchange='SHFE', freq='1min', start_date='20250520', end_date='20250521')
print(df_min_sina.head())
# 保存分钟线数据
# df_min_sina.to_csv('CU_1min.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

数据格式和内容

无论是从哪里下载,期货历史数据通常包含以下关键字段：

注意:

• 成交量: 国内期货的成交量单位是“手”，1 手 = 1 张合约。
• 持仓量: 是一个非常重要的指标,反映了市场多空双方的博弈激烈程度。
• 数据预处理: 获取原始数据后，通常需要进行一些预处理，
  • 处理复权: 期货没有股票的“复权”问题,但主力合约切换时需要注意数据的连续性。
  • 处理缺失值: 检查并处理可能存在的空值或异常值。
  • 数据类型转换: 将日期字符串转换为 datetime 对象,方便后续分析。

总结与建议

最后提醒:

1. 数据质量是关键：错误的或延迟的数据会导致回测结果与实盘表现大相径庭。
2. 注意主力合约：在回测时，使用主力连续合约可以避免换月跳空问题,但要注意其数据可能并非真实交易的K线。
3. 遵守数据使用协议：在使用任何数据源时,请务必阅读并遵守其数据使用条款。

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