免费实时期货数据库，哪里找？

摘要： 市场上确实存在一些免费但可能存在延迟、有使用限制或需要技术整合的实时期货数据源，我将这些来源分为几类，并详细说明其优缺点和获取方式，没有完美的、完全免费、无延迟、无限制的实时期货数...

市场上确实存在一些免费但可能存在延迟、有使用限制或需要技术整合的实时期货数据源，我将这些来源分为几类，并详细说明其优缺点和获取方式。

没有完美的、完全免费、无延迟、无限制的实时期货数据库。 任何提供此类服务的商业机构（如Bloomberg, Refinitiv, KDB+）都收取极高的费用。

对于个人开发者、量化交易初学者或学术研究者，以下几种方式是获取免费期货数据的主要途径。

金融数据提供商的免费版本（有延迟和限制）

这类提供商的核心业务是付费服务,但他们通常会提供一个免费版本，用于吸引个人用户，但其数据有显著延迟（通常是15-20分钟），并且功能有限。

Yahoo Finance (雅虎财经)

这是最广为人知、最容易获取的免费金融数据源之一。

• 优点:

  

  • 完全免费，无需注册即可使用。
  • 数据接口简单,有成熟的Python库（如yfinance）支持，易于获取。
  • 覆盖全球主要交易所的期货品种,如原油、黄金、股指期货等。

• 缺点:

  • 严重延迟：数据通常是15-20分钟延迟，无法用于真正的实时交易。
  • 数据不完整：某些小众或区域性期货品种可能没有数据。
  • 数据质量：偶尔会出现数据中断或错误。

• 如何获取: 使用Python的yfinance库是最佳方式。

  import yfinance as yf
  # 获取原油期货实时（延迟）数据
  # 代码格式通常是 "交易所代码+品种代码+到期月份+年份"
  #  CL=F (NYMEX原油), GC=F (COMEX黄金), ES=F (CME E-mini标普500)
  oil_futures = yf.Ticker("CL=F")
  data = oil_futures.history(period="1d", interval="1m") # 获取1分钟K线，但有延迟
  print(data.tail())

  注意: 你在网页上看到的“实时”价格，在API中获取到的仍然是延迟数据。

TradingView

TradingView是一个强大的图表和分析平台,它也提供部分免费的实时数据。

• 优点:
  • 图表体验极佳，数据覆盖范围广。
  • 提供的免费数据包含部分交易所的真正实时行情（Binance等加密货币交易所的期货是完全实时的）。
  • 对于传统期货,其免费版数据通常是延迟的（与Yahoo类似）。
• 缺点:
  • 数据访问限制：免费用户只能看到有限的图表和指标。
  • API收费：如果你想以编程方式获取其数据，需要付费订阅其Data API。
• 如何获取: 主要通过其网页界面或付费API，对于个人研究，直接在网站上查看是最简单的方式。

交易所官方数据源（通常免费但有延迟）

许多大型交易所会提供免费的延迟数据,作为市场推广的一部分。

• 优点:
  • 数据权威：直接来自交易所源头，准确性高。
  • 免费：通常提供历史数据和一定延迟的实时数据。
• 缺点:
  • 格式不统一：每个交易所的数据格式、API都可能不同，需要分别对接，技术成本高。
  • 需要注册：通常需要注册开发者账户。
  • 延迟依然存在：免费版数据同样有延迟。
• 示例:
  • CME Group (芝加哥商品交易所集团): 全球最大的期货交易所，提供免费的延迟数据和历史数据下载，你需要在其开发者门户注册。
  • ICE (洲际交易所): 提供多种金融和商品期货数据，同样有免费的开发者资源。
  • 上海期货交易所 / 大连商品交易所 / 郑州商品交易所: 国内三大商品交易所，也提供官方的市场数据服务，部分可免费获取，但通常需要合规申请。

开源项目和社区贡献（需要技术整合）

这是为有一定编程能力的用户准备的方案,社区中会有一些项目尝试收集和整理免费的期货数据。

• 优点:
  • 高度灵活：可以根据自己的需求定制数据源和处理逻辑。
  • 可能找到更优的延迟源：社区可能会发现一些非主流但数据质量不错的免费源。
• 缺点:
  • 技术门槛高：需要自己编写代码来抓取、清洗和存储数据。
  • 稳定性差：数据源随时可能失效，需要持续维护。
  • 合规风险：需要仔细检查数据来源的合法性，避免侵犯版权。
• 如何寻找:
  • GitHub: 搜索关键词如 free futures data, python futures scraper, quantitative free data 等，你可能会发现一些现成的脚本或项目。
  • 量化社区: 在一些量化交易论坛（如JoinQuant, BigQuant, 或者国外的QuantConnect论坛）中，用户会分享他们找到的数据源和抓取方法。

模拟/回测平台（用于策略研究）

如果你的主要目的是进行策略回测,而不是获取真实的实时数据，那么使用专门的回测平台是最佳选择，它们内部集成了干净、标准化的历史数据。

• 优点:
  • 数据干净、标准：平台已经帮你处理了数据清洗、对齐等问题。
  • 专注于策略：你可以直接开始写策略逻辑，而不用关心数据源。
  • 免费额度：大部分平台都提供免费的基础版和一定的历史数据访问权限。
• 缺点:
  • 数据是历史的：无法用于实时交易。
  • “未来函数”风险：在回测中，需要小心避免使用到未来信息。
• 示例:
  • 米筐 / JoinQuant (中国): 国内领先的量化回测平台，对个人用户非常友好，提供免费的A股、期货历史数据。
  • QuantConnect (国际): 一个功能强大的云平台，支持Python和C#，提供全球多种资产的免费历史数据。
  • Backtrader (Python库): 一个纯Python的回测框架，你可以自己接入历史数据源（比如从Yahoo下载）进行回测。

总结与建议

给你的建议路径

1. 如果你是初学者/学生:

   • 从 Yahoo Finance + yfinance 开始，这是最无门槛的方式，可以让你快速获取数据进行学习、练习Pandas和基本的数据分析。
   • 注册一个 米筐或QuantConnect 的免费账户，利用它们干净的历史数据进行策略回测。

2. 如果你是量化开发者/策略研究员:

   • 对于需要延迟数据进行策略回测的场景，米筐/QuantConnect 是首选，效率最高。
   • 如果你想自己搭建一个实时（延迟）数据管道，可以从 Yahoo Finance 开始，并研究如何对接 CME Group 等官方数据源，以获得更全面的数据。
   • 在 GitHub 上保持关注，寻找社区贡献的新数据源。

3. 如果你需要真正的实时数据:

   • 免费方案基本不存在，你需要考虑使用付费的API，如 Polygon.io, Twelve Data, Alpaca 等，它们提供相对低廉的实时数据订阅服务，适合个人或小型团队，或者，直接从交易所购买数据专线。