新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

CMES金融数据库里能拿到的行情文件——五档tick、分钟线、日线与合约信息

发布时间:2026/11/11 15:13:21来源:尧图网络
CMES金融数据库里能拿到的行情文件——五档tick、分钟线、日线与合约信息
CMES金融数据里能拿到的行情文件——期权期货L2五档tick、分钟线、日线与合约信息周末想复盘一下原油期权的波动率曲面的日内变化于是又打开了那个数据下载页面。顺便把里面各个目录点了一遍发现有些文件类型如果不自己下一份还真不知道里面到底塞了啥字段。正好做个流水账给同样需要翻数据但又懒得一个个下的朋友留个底。先说句题外话进去之后别只看顶部的表格滚动条往下拉——页面底下还有个隐藏菜单分了“期货”“期权”两个大类的行情文件结构有个树形目录。我头回去只看了上半段差点以为只有日线数据。五档tick数据实时切片型这应该是玩高频和盘口分析最关心的部分。网页上标的叫“Tick五档行情”压缩包解压出来每个交易日一个csv文件名带日期和合约代码。打开看了下和某些免费源给的切片tick完全不一样它已经把买卖五档挂单量、挂单价全摊开了。字段大致长这样截几条重要的字段含义csv列名更新时间戳update_time最新价last_price成交量(累计)volume持仓量open_interest买一价买五价bid_price1, bid_price2, …, bid_price5买一量买五量bid_volume1, bid_volume2, …, bid_volume5卖一价卖五价ask_price1, ask_price2, …, ask_price5卖一量卖五量ask_volume1, ask_volume2, …, ask_volume5成交笔数、成交额也都有还有当日最高最低。当时看到ask_price系列被塞在一个亮瞎眼的excel表格里没来得及冻结窗格找卖二价手都滑抽筋了。有点要吐槽的是期权tick文件里没有直接给希腊字母得自己拿合约信息去算。不过盘口深度够细做波动率微笑已经绰绰有余。这里顺带提一句之前用CMES金融数据库的Python接口拉取同样品种的tick数据发现返回的json结构里除了这些盘口字段还直接带上了涨跌停价和最新成交的主动买卖标志省了自己对着tick去判断内外盘。如果只是分析盘口结构网页下载够用要逐笔成交方向的话还是调接口省事。分钟级别K线bar数据页面提供1分钟、5分钟、15分钟、30分钟和60分钟几个粒度。每个合约一个文件或者可以打包下载全品种一天的数据。我用得最多的是1分钟。字段比大部分股票分钟线多时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价成交量、成交额、持仓量这个对期货很关键还有个均价列算好的一分钟加权均价一条典型记录20240102 2100, 587.2, 587.5, 587.0, 587.3, 1230, 7210660, 85600, 587.12注意交易所的交易时段夜盘日期标的开盘时间21:00会被归在第二天但文件里的日期列有时挂的是自然日要小心对齐。我吃过一次亏把夜盘数据错拼到前一天早盘回测结果惨不忍睹。日线EOD日线数据就比较常规了开盘、最高、最低、收盘、结算价、成交量、成交额、持仓量这些。但它细分了两个版本“日行情”和“日结算信息”后者多了昨持仓、今持仓变化、交割日期等。如果跑展期策略直接用结算信息文件会省去很多合成连续合约的麻烦。期权日线额外给的理论价、隐含波动率、Delta、Gamma等这个在其他免费源里经常是缺失的得自己用二叉树去算这边直接整理好了。不过隐含波是按结算价反推的还是收盘价反推的需要看一眼说明我一般会再跟自己的模型校对一下。合约信息品种规格这个文件很多人可能直接跳过其实改参数时特别有用。里面是每个期货、期权合约的静态属性合约代码上市日期、最后交易日、交割日期合约乘数、最小变动价位交易保证金比例品种所属交易所做跨期套利的时候我习惯先把这个表拉出来用最后交易日算剩余天数再定移仓阈值。期权合约信息还附了执行价、期权类型美式/欧式我拿到手第一件事就是把同一标的的所有执行价按到期日排好生成一个截面池子不然每次手工去猜合约后缀太痛苦了。用接口一锅端的方式网页下载适合少量历史数据要是每天自动更新策略所需的数据还是得走API。官方给了Python库安装简单# 安装CMES金融数据库的Python SDKpip install cmesdatafromcmesdataimportCMESData# 初始化填入账户信息需先在网站用户中心获取tokenclientCMESData(tokenyour_token_here)# 拉取豆粕期货主力合约某日tick数据注意入参格式tick_dfclient.get_tick(symbolm.DCE,# 品种代码.交易所date2025-03-20,# 日期type5depth# 五档盘口类型)# 返回DataFrame可以用to_csv直接存本地上面的接口一次能把当天全部切片tick拉下来如果不是历史归档需求确实比手动翻页下csv要好。调用频率别太猛拉单品种一天tick本身数据量就大一次调用要几秒做个适当sleep。分钟线和日线也有对应的get_kline、get_daily方法官网示例参数很清楚比买卖五档的调用更轻量。行情文件目录结构扒开看页面上那棵树点开后你会发现文件是按市场/品种/年份/数据类型这么一层层放的。比如要下载股指期权的日线路径就是 “期权 → 中金所 → IO → 2025 → 日行情”。归档压缩包命名加上了交易所简称像CFFEX_IO_202503.zip解压后里面每个合约一个csv。有时候想一下子拿全市场期权日线来做波动率指数可以到上一级目录把整个交易所的压缩包都拉下来网速要给力一天所有品种的tick文件加起来很容易超过两三个G我笔记本那次差点就冒烟了。差不多记到这里。其实还有个他们标了VIP的“Level2五档实时推送接口”对标量化交易需求但那个不在历史下载区得单独申请。。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/11 13:52:51

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/10 19:42:40

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/11 9:31:44

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/11 5:36:08

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/11 15:37:39

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/10 17:14:10

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉