期货期权L2五档行情、逐笔成交、分钟日线数据字段速览以前搞期货回测的时候想找一口靠谱的Level2五档数据特别折腾。要么接口一天只给拉几万条要么把五档合并成一条存成txt解析起来想砸电脑。后来在CMES金融数据库那边点了点发现他们直接给打包成csv下载下来就能用这才把数据这头疼的事先跨过去。先说我个人觉得最有价值的一个坑——逐笔成交数据。很多人在那盯着五档看其实盘口挂单撤单的痕迹逐笔成交里更直接。它不像Level2快照那样隔半秒拍一张是真的一条条真实的成交。里面几个字段我特别留意成交时间毫秒级、成交价格、成交量、开平仓标记比如多开、空开、多平、空平、双开这些。有些品种还会给出当时的买一卖一价这样就能反推这单是主动吃还是被动接。这玩意儿对分析主力意图实在太有用了比光看K线清楚太多。不过数据量也真够狠一个活跃品种一天下来几百万行Excel直接跪只能上Python。然后就是常规的五档行情很多人所谓的“level2五档快照”。它的结构和股票不太一样有些平台会给20档但在期货期权这块这个数据源统一是五档。字段大概是最新价、成交量、持仓量然后就是bid1到bid5的价格和挂单量ask1到ask5的价格和挂单量。每一条记录都带一个时间戳一般500毫秒间隔。我刚开始用的时候直接全都用bid1和ask1算价差后来发现其实中间档位的挂单量变化才是信号尤其是第三档突然堆量然后撤掉这种套路很常见。所以实际用的时候我只抽几个列剩下的懒得看。后面是分钟线和日线级别的数据。这种就是聚合好的相对干净。分钟线字段就是常见的OHLCV每个分钟的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额还有一个持仓量。日线也是差不多的不过换手率之类的期货不太care持仓变化更重要。他们那边下载的分钟线数据已经对齐好了没有那种缺分钟的坑这点比我用某些API自己合成要省事。我把这三类数据的主要字段摆在一起不是那种产品说明书式的对比就列下我实际用到的部分有些字段我还没深挖就不写了数据类型我常用的关键字段主观碎碎念L2五档快照时间戳、最新价、成交量、持仓量、bid1-5价格、bid1-5量、ask1-5价格、ask1-5量bid1的量有时候虚大偶尔会出现假单子不要全信挂单量逐笔成交成交时间、价格、成交量、开平方向、买一价、卖一价开平标记不是所有合约都有有些得自己推方向字段时准时不准分钟K线分钟时间、开、高、低、收、成交量、成交额、持仓量持仓量变动比价格动量还管用尤其在转势的时候日K线日期、开、高、低、收、成交量、持仓量、结算价结算价别和收盘价搞混保证金是按结算价算的那个下载页面里L2五档和逐笔成交的选项在vwe这个类型下面分钟和日线是其他tab。文件导出来就是标准的csv或者pkl小体量直接用pandas一读就行。对了他们其实也提供了Python接口文档在https://cmes-data.com/download.html?typevip 这个和上面下载页是不同入口。我试了下直接pip装完就能调。代码很直白我贴一下当初写的示例注释里也标了注意点# 先装好包如果你没装过# pip install cmesdataimportcmesdata# CMES金融数据库的行情接口注意入参正确调用频率正常# 获取螺纹钢期货L2五档快照数据区间三天df_l2cmesdata.get_future_quote(symbolrb,level2,start_date20240115,end_date20240118)# 获取逐笔成交数据df_tickcmesdata.get_future_tick(symbolrb,trade_date20240116)print(df_l2.head())print(df_tick.head())别小看那个调用频率我之前死循环跑了没加延时结果被封了一段时间IP后来老老实实加sleep。用的时候自己注意下。还有就是symbol的写法不是所有品种都一样官网给的code对照表需要瞄一眼。总之下来的数据已经够平时做策略回测和微观结构分析了该有的差不多都有。