期货金融期货历史行情csv：历史高频分钟回测数据

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#金融 #区块链 #人工智能

期货金融期货历史行情csv：历史高频分钟回测数据

在国际期货市场中，历史分钟高频数据的作用日益凸显。这些数据以分钟为时间尺度，详细记录了期货合约的价格变动和交易量信息，为投资者提供了全面、深入的市场分析视角。通过对这些高频数据的深入挖掘和精准分析，投资者可以更准确地把握市场走势，发现潜在的盈利点，并据此制定出更为精准、有效的交易策略。此外，分钟数据在量化投资方面也展现出其独特价值，为投资者构建和回测复杂交易模型提供了坚实的数据基础，有效提升了投资决策的科学性和有效性。因此，国外期货历史分钟高频数据已成为投资者在激烈的市场竞争中优势的重要资源。

外盘期货高频分钟历史回测行情数据下载
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通过外盘金融和期货的历史高频分钟数据分析出今日表现较好的品种之一：ZT_1min

(1)在2024-01-16 11:00:00关键时刻，一笔重要订单突然进场，包含45404笔子单，集中挂在该分钟的交易区间。此刻，该分钟的量差急剧上升至0手，显示了市场的剧烈波动。价格方面，最高价与最低价之间的差额为0美元，表明了价格的剧烈波动。具体价格数据如下：起始价为103.05078125，最高价上升至103.0546875，最低价下降至102.94921875，收盘价最终确定为102.95703125。同时，该分钟的成交量达到45404，进一步证实了市场的活跃交易氛围。

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datetime open high low close volume
2024-01-16 10:57:00 103.059 103.059 103.051 103.055 2821
2024-01-16 10:58:00 103.055 103.059 103.051 103.051 3875
2024-01-16 10:59:00 103.051 103.059 103.051 103.055 845
2024-01-16 11:00:00 103.051 103.055 102.949 102.957 45404
2024-01-16 11:01:00 102.957 102.961 102.91 102.949 21208
2024-01-16 11:02:00 102.949
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黄金期货历史数据.csv
11-06
黄金期货历史数据，可用于人工智能、大数据分析等领域
量化交易之回测篇 - 套利策略数据源部分（dump天勤csv，根据时间戳对齐bar数据）
03-22 858
import os from datetime import datetime, date # noqa from tqsdk import TqApi, TqAuth from tqsdk.tools import DataDownloader from contextlib import closing from public_module.tqz_extern.tools.file_path_operator.file_path_operator import TQZFilePathOperat.
商品期货日K线历史数据
06-07
所有商品期货2017年6月6日前的日K线历史数据库。数据格式为：日期，品种代码，开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量。示例如下： 568 2017-04-28 CF709 16060 16075 15820 15875 218966 569 2017-05-02 CF709 15950 16030 15910 15965 93702 570 2017-05-03 CF709 15950 16185 15875 16120 229006 571 2017-05-04 CF709 16090 16225 16005 16155 263402 572 2017-05-05 CF709 16200 16200 15815 15815 294964 573 2017-05-08 CF709 15830 15875 15450 15500 391836 574 2017-05-09 CF709 15470 15595 15455 15515 117708 575 2017-05-10 CF709 15530 15670 15390 15515 194718 576 2017-05-11 CF709 15535 15570 15380 15495 164256 577 2017-05-12 CF709 15510 15780 15450 15780 217252 578 2017-05-15 CF709 15960 16290 15925 16230 531666 579 2017-05-16 CF709 16485 16540 16055 16190 499380 580 2017-05-17 CF709 16140 16205 15955 16140 268684 581 2017-05-18 CF709 16130 16250 15735 15735 342072 582 2017-05-19 CF709 15700 15950 15700 15810 186728 583 2017-05-22 CF709 15780 15995 15675 15680 242884 584 2017-05-23 CF709 15700 15780 15635 15715 161592 585 2017-05-24 CF709 15655 15905 15615 15905 214698 586 2017-05-25 CF709 15900 15950 15700 15830 172548 587 2017-05-26 CF709 15830 15890 15645 15705 173740 588 2017-05-31 CF709 15665 15735 15430 15440 159782 589 2017-06-01 CF709 15430 15575 15255 15290 217272 590 2017-06-02 CF709 15330 15550 15330 15385 155852 591 2017-06-05 CF709 15375 15465 15195 15325 216616
期货，写行情到csv文件中，极星
weixin_44418748的博客
03-21 304
# 写行情到csv文件 import talib, csv filename = 'd:\quote.csv' spamwriter = None # 策略开始运行时执行该函数一次 def initialize(context): SetOrderWay(2) global spamwriter csvfile = open(filename, 'w', newline='') spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter='
金融欺诈检测数据集 CSV 104W+记录
03-27
该数据集呈现了移动货币交易的综合表示，经过精心制作，以反映现实世界金融活动的复杂性，同时将欺诈行为整合到研究目的中。该数据集源自一个名为PaySim的模拟器，该模拟器利用来自非洲国家移动货币服务实际财务日志的汇总数据，旨在填补公开可用的金融数据集中用于欺诈检测研究的空白。它涵盖了各种交易类型，包括现金输入、兑现输出、借记、支付和转账，模拟时间为评估欺诈检测方法提供了一个全面的环境。 数据集结构 step：表示现实世界中的时间单位，1 步等于 1 小时。整个模拟跨越 744 个步骤，相当于 30 天。 type：交易类型包括 CASH-IN、CASH-OUT、BIT-OUT、PAYMENT 和 TRANSFER。 金额：以当地货币表示的交易金额。 nameOrig：发起交易的客户。 oldbalanceOrg：交易前的初始余额。 newbalanceOrig：交易后的新余额。 nameDest：交易的收件人客户。 oldbalanceDest：交易前的初始收款人余额。不适用于以“M”（商家）标识的客户。 newbalanceDest：交易后新收款人的余额。不适用于“M”（商家）。 isFraud：识别欺诈代理进行的交易，旨在通过转账和提现耗尽客户账户。 isFlaggedFraud：标记账户之间未经授权的大规模转账，任何超过 200,000 的单笔交易都被视为非法。
获取外盘期货L2五档订单簿历史Tick分笔与分钟级CSV数据
07-25
数据集名称全球主流期货交易所多品种历史高频行情数据库2008至今 数据规格 文件格式CSV标准表格支持Python pandas库read_csv直接解析 交易所范围CME芝加哥商品交易所NYMEX纽约商业交易所ICE美国欧洲Eurex欧洲...
获取国际期货L2级盘口历史数据分笔及分钟CSV格式文件
08-09
CSV格式国外期货交易所历史高频数据集 数据规格 格式CSV表格 交易所CMECOMEXNYMEXICEEURONEXTCBOECBOT 品种类型金融期货商品期货全品种含主力连续合约及所有月度合约 时间粒度15153060分钟线 日周月线 ...
获取期货L2五档订单簿历史Tick分钟CSV数据
08-11
国内六大期货交易所历史期货数据 数据格式CSV标准表格 品种类型金融期货商品期货主力连续合约所有月份合约 时间范围2005年至今完整周期 数据频率 Level2全档口订单簿025秒05秒切片 聚合行情15153060分钟日周月线 ...
获取全球股指分时日Tick历史数据CSV
08-11
数据类别股票指数行情期货合约期权合约美股综合指数 时间跨度2000年1月2024年8月持续更新 粒度构成tick级成交快照分钟级K线15153060分钟日周月线 文件规格标准化CSV结构无缝兼容pandas库read_csv方法 存储方案...
国外期货高频数据：历史高频分钟回测数据分享
2401_89140926的博客
03-30 2395
在价格波动方面，最高价与最低价之间的差距为0美元，揭示了价格的显著波动。(1)在2024-01-31 11:14:00关键交易时刻，一笔大规模订单突然进场，涉及35675笔子单，全部挂在该分钟的交易区间内。(1)在2024-03-28 13:04:00关键交易时刻，一笔大规模订单突然进场，涉及722笔子单，全部挂在该分钟的交易区间内。(1)在2024-02-15 10:30:00关键交易时刻，一笔大规模订单突然进场，涉及4835笔子单，全部挂在该分钟的交易区间内。
金融数据分析-相关数据文件
10-16
iris.csv 金融行业收入表.csv 货币供应量及人民币贷款余额数据.csv 沪深300指数.csv 中证500指数.csv 上海黄金交易所黄金合约收盘价数据.csv 白酒股票数据.csv 50ETF基金净值.csv 社保基金重仓股的日收盘价数据.csv 五只美国大型银行股收盘价数据.csv loan.csv bank.csv 腾讯控股股票收盘价.csv Employee.csv car.csv 股票客户流失.xlsx 数据.xlsx 信用卡数据.xlsx data12.xls data13.xlsx 600519sh.csv 原油价格.xlsx Student.xlsx
期货Level2高频五档订单簿历史行情数据解析（0.25秒级/分钟线/日线）
c_hn_007的博客
07-29 1503
实际应用中需注意不同品种的合约规则差异，建议建立统一的数据清洗标准流程，并定期进行数据质量回溯检验。对于股指期货与国债期货tick数据的差异化特征，股指tick波动幅度较大，需加强异常值过滤；本文将系统介绍如何基于本地存储的CSV表格数据，进行多类型期货数据的处理与应用。五档level2数据包含买一至买五、卖一至卖五的挂单信息，处理时需要维护订单簿的完整结构。处理月份合约时需注意不同品种的到期规则，例如商品期货按自然月编号，国债期货采用季月循环规则。1. 滑点计算：对比实际成交价与下单时的盘口价格差。
期货Level2五档订单簿0.25秒级分时及日线历史行情数据使用教程
最新发布
2401_89140926的博客
08-25 602
本地CSV数据通常包含分钟数据、逐笔成交（一档tick）、五档买卖盘（level2）、主力合约切换表及历史合约数据。建议从分钟级趋势策略入手，逐步扩展到高频tick数据研究，同时在内存管理方面采用分块处理技术，确保大规模数据分析的稳定性。本文将以专业视角，介绍如何基于本地存储的多类型期货数据（包括分钟级行情、高频tick、五档level2等）构建完整分析框架，涵盖数据清洗、特征计算及策略应用等关键环节。对于跨合约数据（如股指期货与国债期货），需建立统一的合约代码映射表，处理主力合约切换时的换月跳空问题。
外盘农产品期货数据：历史高频分钟回测的分享下载20250305
hightick的博客
03-05 828
在国际期货市场中，历史分钟高频数据的作用不可小觑。这些数据以分钟为时间尺度，详细记录了期货合约的价格变动和交易量信息，为投资者提供了全面、深入的市场分析视角。通过对这些高频数据的深入挖掘和精准分析，投资者可以更准确地把握市场走势，发现潜在的盈利点，并据此制定出更为精准、有效的交易策略。此外，分钟数据在量化投资方面也展现出其独特价值，为投资者构建和回测复杂交易模型提供了坚实的数据基础，有效提升了投资决策的科学性和有效性。因此，国外期货历史分钟高频数据已成为投资者在复杂多变的市场环境中实现稳健投资的重要资源。
交易决策的新视角：五档历史Level2行情数据的运用
level2Tick的博客
02-16 557
通过观察5分钟高频数据，我们发现某段时间内玉米合约价格呈现上升趋势，同时交易量逐渐放大。外盘期货市场波动性大，行情变化迅速，高频分钟历史行情数据为投资者提供了丰富的信息资源。市场趋势分析 以纽约原油期货为例，我们选取近一年的高频分钟数据进行分析。市场趋势分析 以纽约原油期货为例，我们选取近一年的高频分钟数据进行分析。描述性统计分析 通过对CME期货CBOT高频合约历史行情数据的描述性统计分析，我们可以了解数据的分布特征，如均值、中位数、标准差等，为后续深入分析奠定基础。
高频Tick数据在期货市场中的信息传播与价格发现机制
hightick的博客
02-14 409
高频Tick数据在期货市场中的信息传播与价格发现机制
外盘期货高频分钟历史行情数据如何分析
level2Tick的博客
02-16 429
WTI原油价格由纽约商业交易所（NYMEX）发布，是全球原油市场的关键定价基准之一。WTI原油市场的高频合约历史行情数据包含了各月份合约的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等信息，为市场分析提供了丰富的数据资源。WTI原油市场的高频合约历史行情数据包含了各月份合约的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等信息，为市场分析提供了丰富的数据资源。描述性统计分析 通过对CME期货CBOT高频合约历史行情数据的描述性统计分析，我们可以了解数据的分布特征，如均值、中位数、标准差等，为后续深入分析奠定基础。
Python 爬虫实战：在期货交易所官网抓取期货合约价格数据，分析市场波动
u014481728的博客
02-03 2993
通过本文的 Python 爬虫实战，我们成功抓取了期货交易所官网的期货合约价格数据，并进行了数据分析和可视化。通过爬虫技术，我们可以快速获取大量的期货合约价格数据，通过数据分析，可以洞察市场波动和趋势，为投资决策提供参考。在实际应用中，可以根据需求进一步扩展爬虫功能，例如抓取更多维度的数据、进行更深入的数据挖掘和分析等。
中金所金融期货日统计数据爬取
moser_freshman的博客
07-31 4015
基本思路 构造URL下载每个交易日统计的附件csv文件，提取csv文件中的次月交割的股指期货统计数据 代码块 from io import StringIO import csv import urllib.request import re def get_csv(month,day): """构造URL下载日统计数据文件""" try: url=...
20230228全期货品种Tick数据详细回顾与回测应用
因此，_tick数据是进行市场微观结构分析、算法交易策略回测以及高频交易等金融工程实践不可或缺的基础数据。 ### 知识点二：期货市场数据的回测应用 回测是金融市场研究中的重要环节，特别是在期货市场中，投资者...
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