期货交易需要大量的历史数据进行分析和决策。手动收集这些数据既耗时又容易出错。将介绍如何使用 Python 和开源库来自动获取期货历史数据。

步骤 1：安装依赖项

需要安装 Python 和以下库：

• pandas：用于数据处理
• requests：用于发送 HTTP 请求
• tqdm：用于显示进度条

使用 pip 安装这些库：

pip install pandas requests tqdm

步骤 2：选择数据源

有多个数据源可以提供期货历史数据。将使用 Quandl，因为它提供广泛的期货合约数据。

步骤 3：获取 API 密钥

要从 Quandl 获取数据，需要一个 API 密钥。可以免费注册一个密钥。

步骤 4：编写 Python 脚本

创建名为 get_futures_data.py 的 Python 脚本，并输入以下代码：

```python
import pandas as pd
import requests
import tqdm

设置 Quandl API 密钥

quandl_api_key = 'YOUR_API_KEY'

期货合约代码

contract_codes = ['ZC1', 'RB1', 'HC1']

开始和结束日期

start_date = '2020-01-01'
end_date = '2023-01-01'

循环遍历期货合约代码

for contract_code in tqdm.tqdm(contract_codes):
构建 Quandl API URL
url = f'https://www.quandl.com/api/v3/datasets/CHRIS/CME_{contract_code}.json?api_key={quandl_api_key}&start_date={start_date}&end_date={end_date}'

 发送 HTTP 请求并获取 JSON 响应
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()

 将 JSON 响应转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(response.json()['dataset']['data'], columns=['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Settle', 'Volume'])

 设置日期列为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

 保存 DataFrame 为 CSV 文件
df.to_csv(f'{contract_code}_historical_data.csv')

```

步骤 5：运行脚本

在命令行中运行脚本：

python get_futures_data.py

步骤 6：结果

脚本将为每个期货合约代码创建一个 CSV 文件，其中包含从开始日期到结束日期的历史数据。

自定义

可以根据需要自定义脚本：

• 更改 contract_codes 列表以获取其他期货合约的数据。
• 更改 start_date 和 end_date 以获取不同时间段的数据。
• 更改 url 以使用不同的数据源。

使用 Python 和开源库，可以轻松地自动获取期货历史数据。这可以节省大量时间和精力，并确保数据准确可靠。