运用他如何用python获取期货数据

如果你想获取期货数据，可以通过访问金融数据提供商的API或通过Web Scraping来获取。这里是一些可以使用的库：

1. Pandas-datareader: 这是一个方便的Python库，可以从各种在线数据源（如Yahoo Finance）获取股票数据。

2. Alpha Vantage：这是一个免费的API，提供股票、期货等金融数据。

3. Tiingo：这也是一个免费的API，提供股票、期货等金融数据。

4. Quandl：这是一个专业的金融数据提供商，提供关于股票、期货等数据的API。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用Pandas-datareader获取期货数据：

import pandas as pd
from pandas_datareader import data

# 获取期货数据
futures_data = data.DataReader("CME_GC1!", "fred")

# 打印数据
print(futures_data)

请注意，不同的数据提供商可能有不同的数据格式和访问限制，因此请仔细阅读相关文档并确保符合使用要求。

相关问题

python获取期货5分钟数据

Python是一种十分强大的编程语言，拥有丰富的数据处理库，因此获取期货5分钟数据也非常方便。

首先，需要选定一个可靠的数据源，比如官方提供的行情接口或者第三方数据服务商。接着，需要安装python的相应库和模块，比如pandas、numpy和matplotlib等。

接下来就可以通过调用数据接口获取期货数据，并以CSV或者JSON等格式保存到本地。

以A股期货数据为例，代码可以像这样：

import pandas as pd
import tushare as ts

# 登陆tushare账号
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()

# 获取A股期货数据
df = pro.fut_daily(ts_code='AG9999.SHF', start_date='20190101', end_date='20210331', fields='trade_date,open,high,low,close')

# 转换时间戳
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df.set_index('trade_date', inplace=True)

# 聚合到5分钟
df = df.resample('5min').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low':'min', 'close': 'last'})

# 输出CSV格式数据
df.to_csv('AG9999.SHF.csv')

通过以上代码，就可以很容易的获得A股期货在2019年1月1日至2021年3月31日期间的5分钟K线数据，并保存于CSV文件中。

当然，具体代码实现还需要根据不同的期货数据源进行适当的修改和优化，但总体思路和过程是差不多的。

怎么用python获取tushare上的期货数据

你需要先安装tushare库。

可以使用以下命令安装：

pip install tushare

然后，你需要在tushare官网上注册账号，获取token，以便使用API。

使用以下代码获取期货数据：

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取期货数据
df = pro.futures_daily(trade_date='20210108', exchange='DCE', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')

print(df)

其中，trade_date表示交易日期，exchange表示交易所，fields表示需要获取的字段。你可以根据自己的需要修改这些参数。