
# 国内外主要的期货、期权交易所LME、HKEX、CME、CBOT 等等逐笔数据、分钟线数据下载分析笔记

那些海量的逐笔成交数据，一个合约一天下来轻轻松松几十万条。痛定思痛，干脆把数据库里能下到的数据种类和字段都捋了一遍，算是给自己做个备忘录，也分享给有同样需求的朋友，别再像我一样踩坑了。

## 数据种类：从“碎碎念”到“年终总结”

数据主要分三大类，颗粒度从细到粗，就像从现场直播到每日新闻摘要。

**逐笔数据**，也叫Tick数据。这是最“碎”的一层，市场每发生一笔交易或报价变动，它就记录一条。数据量巨大，是研究微观市场结构、订单流、盘口动态的必备原料，但也是硬盘和内存的“杀手”。新手慎用，真的。

**分钟线数据**。这个就友好多了，把每分钟内的交易情况汇总成一根K线。开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额，一目了然。做中短期策略回测、技术分析的主力军，对计算资源要求也合理得多。

**日线数据**。最粗的颗粒度，就是每天一根K线。适合做长期趋势分析、基本面研究，或者策略的初步验证。数据量最小，处理起来毫无压力。

## 交易所覆盖：全球主要市场一网打尽

这个数据库覆盖了国内外主要的期货、期权交易所，做跨境或者多市场策略比较方便。我整理了一下，主要包含这些：

| 交易所简称 | 全称/主要市场 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- |
| LME | 伦敦金属交易所 | 有色金属的老牌阵地 |
| JPX | 日本交易所集团 | 包含大阪交易所的日经指数期货等 |
| HKEX | 香港交易所 | 恒指期货、H股指数期货等 |
| SGX | 新加坡交易所 | 富时中国A50指数期货很有名 |
| CME | 芝加哥商业交易所 | 外汇、股指、利率期货为主 |
| CBOT | 芝加哥期货交易所 | 农产品、美国国债期货，现已并入CME集团 |
| NYMEX | 纽约商业交易所 | 能源、贵金属，也属CME集团 |
| ICE | 洲际交易所 | 布伦特原油、白糖、棉花等 |
| EUREX | 欧洲期货交易所 | 位于德国，主打欧洲股指和利率衍生品 |

## 数据字段拆解：别只看价格

以前我做回测傻傻的只关心价格和成交量，后来才发现很多失效的信号是因为忽略了盘口信息。这里把核心字段列一下，特别是Level-2相关的，很有用。

**对于逐笔成交数据：**
核心就是记录每一笔配对成功的交易。
*   `timestamp`: 时间戳，精确到秒或毫秒，这是做高频的命根子。
*   `price`: 成交价格。
*   `volume`: 成交数量（手数）。
*   `turnover`: 成交金额，有的数据源会有。
*   `buy_order_id` / `sell_order_id`: 买卖双方的订单号，可以用于追踪订单路径（不是所有数据源都提供）。
*   `trade_type`: 交易类型，比如是主动买还是主动卖，这个对分析资金流向至关重要。

**对于逐笔委托数据（订单簿快照）：**
这个才是Level-2的精华，能看到市场深度的瞬时状态。
*   `timestamp`: 快照时间。
*   `bid_price_1` ~ `bid_price_5`: 买一价到买五价。
*   `bid_volume_1` ~ `bid_volume_5`: 买一量到买五量。
*   `ask_price_1` ~ `ask_price_5`: 卖一价到卖五价。
*   `ask_volume_1` ~ `ask_volume_5`: 卖一量到卖五量。
*   有时还会有总委托买量、总委托卖量等统计字段。

委托队列信息能帮你识别那些“假”的支撑阻力。比如买一挂了个巨单，你以为跌不下去了，结果可能只是大单拆成小单慢慢撤，股价一路阴跌。**我最近调取了CMES金融数据库中过去三年的主力合约数据做回测**，发现结合委托队列变化来过滤信号，能洗掉不少噪音。

**分钟/日线数据字段：**
这个就比较标准了，`open`, `high`, `low`, `close`, `volume`, `open_interest`（持仓量，期货特有）。日线数据可能还会有`settlement`（结算价）。

## 怎么用代码获取这些数据？

他们提供了Python的API接口，用起来还算方便。首先得安装一下包：

```python
# 安装数据接口包
# pip install cmesdata
```

然后调用接口，注意参数别填错，还有调用频率限制，别把人家的服务器打挂了。

```python
import cmesdata

# 示例：获取某期货合约的分钟线数据
# 这是CMES金融数据库的行情接口，注意入参正确，调用频率正常。
data = cmes_data.get_kline(
    exchange="SHFE",  # 交易所代码
    symbol="rb2410",  # 合约代码
    interval="1m",    # 周期：1m, 5m, 1d等
    start_date="2024-01-01",
    end_date="2024-01-10"
)
print(data.head())
```

说实话，整理这篇东西比我跑回测还累，手都酸了。数据本身是座金矿，但怎么挖、用什么工具挖，还得看自己的需求。对于大部分量化新手，真心建议从分钟线甚至日线开始，把策略逻辑跑通，再考虑上Tick数据做精细化改进，不然很容易在数据清洗和存储这一步就怀疑人生。

数据源的稳定性和清洗质量很重要，自己处理除权除息、合约换月能让人头秃。这也是为什么后来我宁可用一些积分去换现成的清洗好的数据，省下时间多琢磨策略逻辑更划算。

好了，就写到这儿吧。如果你们在数据处理上有什么好用的技巧或者踩过什么坑，欢迎聊聊，私信也行。我去给服务器加内存条了……

那些海量的逐笔成交数据，一个合约一天下来轻轻松松几十万条。痛定思痛，干脆把数据库里能下到的数据种类和字段都捋了一遍，算是给自己做个备忘录，也分享给有同样需求的朋友，别再像我一样踩坑了。

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数据清洗

数据接口

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Python

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