商品期货日线数据如何下载？

99ANYc3cd6 期货 2026-02-11 1

使用免费开源库 (Python - 最常用、最灵活)

对于大多数开发者和量化爱好者来说,使用 Python 是最推荐的方式，它免费、强大且拥有丰富的数据处理库。

推荐库：`akshare`

akshare 是一个专门针对中国金融市场的开源数据接口库，数据源可靠，更新及时，是获取国内期货数据的绝佳选择。

安装 akshare

pip install akshare

获取所有商品期货代码 在下载日线数据前，通常需要先获取所有可交易的期货合约代码。

import akshare as ak
# 获取所有期货合约的基本信息，包括代码
# 注意：这个接口返回的是所有品种的主力合约和连续合约
# 如果你需要特定交易所、特定品种的所有合约，需要用其他接口
# 这里我们以获取商品期货列表为例
# futures_main_sina_df = ak.futures_main_sina() # 新浪财经的主力合约
# futures_main_sina_df 的列名通常是: 'symbol', 'name', 'price', 'change', 'change_percent'
# 更推荐使用 ak 的期货列表接口
# 获取国内期货交易所列表和品种信息
futures_exchange_df = ak.futures_exchange_info()
print(futures_exchange_df.head())
# 获取特定品种的合约列表，例如螺纹钢
# hb_contracts = ak.futures_main_sina(symbol="rb") # 获取螺纹钢主力合约
# print(hb_contracts)

下载单个期货合约的日线数据 以螺纹钢（RB）的主力合约为例。

import akshare as ak
import pandas as pd
# 下载螺纹钢主力合约的日线数据
# symbol 的格式通常是 "交易所代码+品种代码"，"SHFE.rb" (上期所螺纹钢)
# 或者直接用品种代码，akshare 会自动识别主力合约
# 这里我们使用 'rb' 作为 symbol
symbol = "rb"
df = ak.futures_zh_daily_sina(symbol=symbol)
# 查看数据
print(df.head())
print(df.tail())
# 保存数据到 CSV 文件
df.to_csv(f"{symbol}_daily.csv", index=True, encoding='utf-8-sig')
print(f"数据已保存到 {symbol}_daily.csv")

下载多个期货品种的日线数据 我们可以通过循环来批量下载多个品种的数据。

import akshare as ak
import time
# 定义你感兴趣的期货品种列表 (通常是品种代码)
symbols = ["rb", "hc", "i", "j", "jm", "铁矿", "焦煤", "焦炭", "cu", "al", "zn", "pb", "ni", "sn", "au", "ag", "fu", "bu", "sp", "nr", "ru", "l", "pp", "ma", "vc", "eg", "ta", "me", "cf", "sr", "rm", "oi", "ap", "cj", "cs", "a", "m", "y", "p", "c", "jd", "lh", "dd", "fg", "sa", "ba", "oi", "pk", "nr", "lg"] # 这只是一个示例列表，你可以自行添加
for symbol in symbols:
    try:
        print(f"正在下载 {symbol} 的日线数据...")
        df = ak.futures_zh_daily_sina(symbol=symbol)
        # 重命名列，使其更规范
        df.rename(columns={
            'open': 'Open',
            'high': 'High',
            'low': 'Low',
            'close': 'Close',
            'volume': 'Volume',
            'open_oi': 'OpenInterest',
            'datetime': 'Date'
        }, inplace=True)
        # 确保日期列是 datetime 类型
        df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
        df.set_index('Date', inplace=True)
        # 保存数据
        filename = f"data/{symbol}_daily.csv"
        df.to_csv(filename, encoding='utf-8-sig')
        print(f"{symbol} 数据下载并保存成功: {filename}")
        # 添加延时，避免请求过于频繁被封禁IP
        time.sleep(1) 
    except Exception as e:
        print(f"下载 {symbol} 时发生错误: {e}")
print("所有品种数据下载完成！")

使用付费数据接口 (专业、高效、稳定)

对于专业量化团队或机构来说,使用付费数据接口是更好的选择，它们通常具有以下优势：

数据质量高：经过清洗，准确无误。
覆盖全：包含历史合约、已退市品种、Tick级数据等。
速度快：API响应迅速，支持高频数据获取。
稳定可靠：服务有保障，不会轻易失效。

使用交易软件导出 (适合非程序员)

如果你不熟悉编程,可以直接使用期货交易软件或行情软件来手动导出数据。

总结与对比

方法	优点	缺点	适用人群
Python (akshare)	免费、灵活、可批量处理、自动化	需要编程基础；数据源可能不稳定；有请求频率限制	量化开发者、个人研究者、学生
付费接口	数据质量高、覆盖全、速度快、稳定可靠	价格昂贵	专业量化团队、金融机构、对数据要求极高的用户
交易软件导出	简单直观、无需编程	手动操作，效率低；难以批量处理；数据格式可能不统一	非程序员、个人投资者、偶尔需要少量数据的用户

重要提示

主力合约 vs. 具体合约：
- 主力合约：交易量最大的合约，流动性最好，但主力合约会随时间移仓换月，历史数据上并不是同一个合约，这可能在分析中引入“未来函数”或数据不连续的问题。
- 连续合约：通过某种算法（如最近合约、活跃合约等）将不同月份的合约拼接成一个连续的序列，解决了数据不连续的问题，更适合进行长周期分析。
- akshare 和付费接口都提供连续合约的数据，ak.futures_main_sina() 和 ak.futures_main_sina_continous()。
数据清洗：从任何地方获取的原始数据都可能存在问题（如空值、异常值、格式错误），在用于策略回测前，务必进行数据清洗和预处理。
合规性：确保你获取和使用数据的方式符合相关法律法规和平台的规定。