爬虫爬出期货分钟线数据(期货历年分钟线数据获得)

期货直播室 (20) 2024-10-12 12:22:12

期货分钟线数据是金融市场中重要的历史数据,可用于分析市场趋势、制定交易策略和回测交易模型。将详细介绍如何使用 Python 爬虫从期货交易所网站爬取期货分钟线数据,并提供获取期货历年分钟线数据的指南。

1. 爬虫准备

1.1 安装 Python 和依赖包

确保已安装 Python 3.6 或更高版本。使用 pip 安装以下依赖包:

pip install requests

pip install pandas

1.2 设置请求头

为了避免被交易所网站封禁,需要设置请求头来伪装为浏览器。可以使用以下代码:

python

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'

}

2. 获取合约列表

2.1 获取交易所合约列表

需要获取交易所支持的期货合约列表。以下代码示例获取 CME Globex 交易所的合约列表:

爬虫爬出期货分钟线数据(期货历年分钟线数据获得)_https://www.szfzlp.com_期货直播室_第1张

```python

import requests

url = 'https://www.cmegroup.com/trading/products.html'

response = requests.get(url, headers=headers)

解析合约列表

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

contract_list = soup.find_all('a', class_='contract-link')

```

2.2 提取合约信息

从合约列表中提取合约代码、合约名称和合约乘数等信息。以下代码示例提取 CME Globex 交易所的合约代码和合约名称:

python

contracts = []

for contract in contract_list:

contract_code = contract.get('href').split('/')[-1]

contract_name = contract.text.strip()

contracts.append((contract_code, contract_name))

3. 爬取分钟线数据

3.1 构建请求 URL

对于每个合约,需要构建用于爬取分钟线数据的请求 URL。以下代码示例构建 CME Globex 交易所的分钟线数据请求 URL:

```python

import datetime

start_date = '2021-01-01'

end_date = '2021-12-31'

resolution = '1' 分钟线分辨率,可选值:1、5、15、30、60

for contract_code, contract_name in contracts:

url = f'https://www.cmegroup.com/trading/api/get-chart-data.html?instrument={contract_code}&dateRange={start_date},{end_date}&resolution={resolution}'

```

3.2 发送请求并解析响应

发送请求并解析响应,提取分钟线数据。以下代码示例使用 Pandas 解析分钟线数据:

python

response = requests.get(url, headers=headers)

data = response.json()

df = pd.DataFrame(data['data'])

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'], format='%Y%m%d %H:%M')

df.set_index('datetime', inplace=True)

4. 存储数据

将爬取到的分钟线数据存储到本地文件或数据库中。以下代码示例将数据存储到 CSV 文件:

python

df.to_csv(f'{contract_name}.csv')

5. 获取期货历年分钟线数据

5.1 确定历史数据范围

确定需要获取的历史数据范围。一般来说,交易所会提供近几年的分钟线数据,但具体范围可能因交易所而异。

5.2 分段爬取

由于一次性爬取大量数据可能会导致请求失败,因此建议将历史数据范围分段爬取。例如,可以将历史数据范围分为每年的数据,分段爬取并存储。

5.3 合并数据

分段爬取完成后,将各段数据合并成一个完整的历史数据文件。可以使用 Pandas 的 concat 函数合并数据:

python

df_all = pd.concat([df1, df2, df3, ...])

介绍了如何使用 Python 爬虫从期货交易所网站爬取期货分钟线数据,并提供了获取期货历年分钟线数据的指南。通过遵循中的步骤,用户可以轻松获取所需的期货分钟线数据,用于分析市场趋势、制定交易策略和回测交易模型。

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