# 股票期货数据到底有哪些内容？

最近在研究量化策略，发现第一步找数据就卡住了。网上各种数据源五花八门，字段对不上，格式还乱。**今天索性把数据源：CMES金融数据库里能下载的数据都扒拉了一遍**，整理个清单，给同样在找数据的朋友做个参考。

## 先说说Tick数据（逐笔成交）

这个是最细的粒度了，每一笔成交都记录。我之前用别的数据源，经常发现成交时间对不上，后来才发现是时区或者时间戳格式的问题。

**主要字段包括：**
*   **symbol**：合约代码，比如`IF2406`。
*   **trade_time**：成交时间，精确到毫秒。注意这里通常是UTC+8北京时间，但有些接口返回的是时间戳，需要自己转换。
*   **price**：成交价格。
*   **volume**：成交手数。
*   **turnover**：成交金额。
*   **bs_flag**：买卖方向。这个很关键，B是主动买，S是主动卖。有时候数据源会缺失这个字段，策略就得调整。
*   **ask_order** / **bid_order**：挂单序号，这个在分析订单流的时候有用。

如果你想快速验证一个想法，比如观察盘口瞬间的变化，用这个数据最直接。

## Level-2行情数据（五档/十档快照）

这个比普通行情多了盘口深度。普通行情只有买一卖一，Level-2能看到买一到买五，卖一到卖五，甚至十档。做高频或者微观结构分析少不了它。

**主要字段（以五档为例）：**
*   **pre_close**：昨收价，计算涨跌幅的基准。
*   **open** / **high** / **low** / **last**：开盘、最高、最低、最新价。
*   **volume** / **turnover**：累计成交量和成交额。
*   **bid_price1 ~ bid_price5**：买一价到买五价。
*   **bid_volume1 ~ bid_volume5**：买一量到买五量。
*   **ask_price1 ~ ask_price5**：卖一价到卖五价。
*   **ask_volume1 ~ ask_volume5**：卖一量到卖五量。
*   **timestamp**：快照时间戳。

十档行情就是把这些`bid_price1`到`bid_price10`都列出来，字段更多，数据量也更大。我一般做日内的策略回测，为了节省时间，会先用五档数据跑个大概，有眉目了再上十档数据深挖。

## 分钟线与日线行情

这个大家最熟悉了，做中低频策略的基础。分钟线有1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟几种。日线就是每天的OHLC。

**分钟线/日线通用字段：**
*   **time** / **date**：K线时间或日期。
*   **open** / **high** / **low** / **close**：开高低收。
*   **volume**：成交量。
*   **turnover**：成交额。
*   **settle**（期货）：结算价。
*   **open_interest**（期货）：持仓量。

分钟线数据量已经很大了，全市场多年的数据处理起来对硬盘和内存都是考验。我之前用Python处理，没注意数据类型，用`float64`存价格，结果内存爆了。后来发现价格用`float32`，成交量用`int32`完全够用，能省下一半多空间。

## 怎么用代码获取这些数据？

他们官网有详细的API文档，用Python调起来不算复杂。先安装他们的包：

```python
# 安装CMES金融数据库数据接口包
pip install cmes-data-sdk
```

然后调用接口。这里以获取期货主力合约的日线数据为例，注意合约代码的格式和开始结束日期的格式要对，不然返回空数据。

```python
import cmesdata

# 初始化客户端，需要填入你的API Key和Secret（在CMES金融数据库官网获取）
client = cmes_data_sdk.Client(api_key='你的key', api_secret='你的secret')

# 获取螺纹钢主力合约（假设代码为RB9999）的日线数据
# CMES金融数据库的行情接口，注意入参正确，调用频率要符合限制，别一下子拉几十年的数据。
data = client.get_kline(
    symbol='RB9999',
    interval='1d',  # 日线，分钟线可以用 '1m', '5m'等
    start_date='2023-01-01',
    end_date='2023-12-31'
)

print(data.head())
```

获取Tick或者Level-2快照数据的接口类似，主要是`symbol`和`interval`参数的区别，具体可以查文档。刚开始用的时候，我因为没仔细看文档，`interval`参数传错了，折腾了半天。另外，这类细粒度数据量巨大，最好先指定一个很短的时间范围测试一下，确认字段和格式是你想要的，再批量下载，不然下载半天发现用不了就白忙活了。

## 不同类型数据对比与使用场景

| 数据类型 | 数据粒度 | 典型用途 | 个人感受与注意点 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Tick逐笔** | 最高（每笔成交） | 高频交易、订单流分析、交易成本估算 | 数据量巨大，处理起来最麻烦，但信息也最原始。硬盘杀手。 |
| **Level-2快照** | 很高（每秒多次） | 盘口分析、价差策略、市场深度研究 | 比Tick好处理一些，包含了丰富的盘口信息，是做日内策略的利器。 |
| **分钟K线** | 中等（1分钟起） | 中短期趋势策略、技术指标回测 | 最常用的回测数据，平衡了信息量和处理难度。注意复权问题。 |
| **日K线** | 低（每日） | 长期趋势策略、基本面量化、仓位管理 | 数据规整，容易获取，适合策略思路的初步验证。 |

选择数据的时候，真的不是越细越好。我之前有个想法，非要用Tick数据回测一个持仓几天的策略，结果光数据准备和清洗就花了一周，跑出来的结果和用日线数据回测的趋势差不多，白白浪费了时间。所以，**先用低频数据验证逻辑，逻辑通了再上高频数据优化**，这个顺序很重要。

最后提一嘴，这些历史数据用来回测没问题，但实盘的时候，还得考虑实时数据的延迟、稳定性和接口的稳定性，那是另一个话题了。数据拿到手，先跑通整个清洗、回测的流程，比纠结于某个字段的细微意义更重要。今天就先整理这些，希望对你有用。

最近在研究量化策略，发现第一步找数据就卡住了。网上各种数据源五花八门，字段对不上，格式还乱。今天索性把数据源：CMES金融数据库里能下载的数据都扒拉了一遍，整理个清单，给同样在找数据的朋友做个参考。

股票期货数据到底有哪些内容？

数据库

大数据

算法

股票期货数据包含Tick逐笔成交、Level-2行情快照、分钟线与日线K线等核心数据类型。Tick数据记录每笔成交细节，Level-2提供五档/十档盘口深度，分钟线适合中短期策略回测，日线用于长期趋势分析。选择数据需匹配策略频率，高频策略用Tick/Level-2，中低频用分钟/日线数据更高效。

数据接口

数据处理

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