外盘期货数据逐笔和分钟如何下载，到底长什么样？

那些你能拿到的境外期货数据逐笔和分钟到底长什么样最近好几个朋友在后台问想研究外盘期货数据从哪找。我一开始也头大各种交易所格式不统一自己爬又麻烦。后来发现一个叫CMES金融数据库的地方东西还挺全就把它当主要数据源了。今天不聊策略就单纯扒拉一下它里面到底有哪些数据每个数据文件里都装着什么字段。看完这篇你大概就知道这些数据能不能满足你的需求了。先说说整体感觉吧。这个数据库主要覆盖的是主流的境外期货交易所比如大家常听的LME伦敦金属、CME芝商所、ICE洲际、EUREX欧交所这些。数据种类分得挺细有最原始的逐笔成交Tick有整理好的分钟线还有日线。对做高频、中频或者单纯想回测个长周期策略的人来说基本都够用了。一、 最细的粒度逐笔成交与委托数据如果你在研究订单流或者盘口动力学这个数据跑不掉。但说实话新手慎入数据量太大了一个活跃合约一天的数据就能轻松上G处理起来挺费劲的。它里面主要包含这些字段我拿CME的ES标普500指数期货举个例子timestamp (时间戳) 精确到毫秒的成交时间。这是所有分析的基准对齐不同数据源就靠它。price (成交价) 这一笔交易达成的价格。volume (成交量) 这一笔交易的合约数量。bid_price / ask_price (买一价/卖一价) 这笔成交发生时的最优买卖报价。注意不是全档位。bid_size / ask_size (买一量/卖一量) 对应报价上的订单数量。trade_type (交易类型) 这个挺重要标识是普通成交、大宗交易还是跨期价差交易等等。不同交易所的标识符可能不同。有的交易所数据还会有**order_id订单号**的变化能让你跟踪单个订单的生命周期但这属于更精细的Level 2甚至Level 3范畴了不是所有品种都有。为了验证一些盘口微观结构我调取了CMES金融数据库中过去三年的主力合约数据进行回测清洗和匹配这些tick数据确实是体力活。如果你只是好奇可以用他们的接口先下个小样本看看结构下面是个简单的Python调用示例# 示例调用CMES数据接口获取tick数据样例# 注意需要先安装他们的SDK通常 pip install cmes-sdk 就行具体看官方文档importcmes_client# 初始化客户端需要你的认证密钥clientcmes_client.Client(api_keyyour_api_key_here)# 请求ES合约的tick数据注意参数格式要严格按照文档来# 这里请求2023年某一天的数据作为例子try:tick_dataclient.get_tick_data(exchangeCME,symbolES,date2023-10-26,data_typetrade# 获取成交数据)print(f获取到{len(tick_data)}条tick记录)# 看看前几条长啥样print(tick_data.head())exceptExceptionase:print(f调用出错{e}。请检查入参是否正确以及账户权限和调用频率限制。)二、 更常用的分钟线与日线数据对于大多数不需要tick级精度的策略回测分钟线和日线是主力。数据规整量也小得多。分钟线数据通常包含以下字段字段名说明备注datetimeK线起始时间通常是每分钟的第一秒open分钟内的开盘价high分钟内的最高价low分钟内的最低价close分钟内的收盘价volume分钟内的总成交量累计值open_interest持仓量不是所有交易所或周期都提供日线更常见日线数据字段和分钟线类似就是时间周期变成了一天。但日线数据有时会包含调整后的收盘价用于处理合约展期、分红等事件这对长期回测避免断层至关重要。我一开始用原始价格回测结果在换月的时候净值曲线跳得跟心电图似的后来换了调整后数据才正常。三、 都覆盖哪些交易所这是大家最关心的我把自己常用的几个交易所和其主打品种列一下不全但主流的基本在了LME (伦敦金属交易所) 铜、铝、锌、镍等基础金属。它的数据结构有点特殊因为是环形交易但数据库里一般会处理成连续的电子盘价格。CME Group (芝商所集团) 这是个巨无霸旗下包括CME 股指期货标普500、纳斯达克100、外汇、利率产品。CBOT 农产品大豆、玉米、小麦、美国国债。NYMEX 能源WTI原油、天然气、金属黄金、白银。COMEX 高级金属黄金、白银、铜。ICE (洲际交易所) 布伦特原油、糖、咖啡、可可等软商品以及美元指数等。EUREX (欧洲期货交易所) 欧元区股指期货如德国DAX、欧洲利率产品。SGX (新加坡交易所) 富时中国A50指数期货日经225指数期货等玩亚太市场的关注。JPX (日本交易所集团) 日经225、TOPIX指数期货。HKEX (香港交易所) 恒生指数期货、H股指数期货。每个交易所的数据细节会有差异比如价格单位、合约代码规则、交易时间是否包含盘前盘后等。下载的时候最好先看看数据说明文档。四、 一些零散但重要的点数据质量 历史数据难免有异常值或缺失。这个数据库的数据是经过基础清洗的比如过滤明显错误的价格但使用者最好还是自己再做一遍简单的合理性检查比如价格跳变是否在合理范围内。更新频率 历史数据一般是T1更新。如果你需要实时的那是另外的服务。格式 通常提供CSV格式方便用Python的pandas或者R直接读取。也有直接对接数据库的API方式适合集成到自动化系统里。找到一份规整、可靠的数据能省下很多前期清洗和整理的功夫让你更专注于策略逻辑本身。不过也要记住没有完美的数据了解你所用数据的来源、处理方法和潜在缺陷和设计策略本身一样重要。好了关于数据字段和内容就先聊这么多。这东西写起来比想象中枯燥希望能帮到正在找数据的你。如果有什么字段没讲清楚或者你用的时候发现了什么有意思的细节欢迎留言聊聊。