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期货指数数据获取
BackTraderCN
2023-01-13 01:16:58
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课时知识点
期货指数数据获取
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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欧洲期交所CBOE芝加哥期权交易所CBOT芝加哥
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全品种含主力连续合约各月份次月合约 时间粒度1分钟5分钟15分钟30分钟60分钟K线以及日级周级月级聚合
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时间跨度2008年金融危机起覆盖完整市场周期
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存储 云盘加密压缩包分层目录结构总体积100GB 按交易所品种年份三级索引支持快速定位提取
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应用 高频策略开发Level1Level2行情支持订单簿重建验证统计套利做市商策略测算滑点与市场冲击效应 机器学习训练结构化CSV适配TensorFlowPyTorch支持LSTM波动率预测异常交易检测等AI模型 量化研究闭环私募机构可用作多因子回测学术机构可进行市场微观结构跨市场联动性等前沿研究 风险建模历史极端行情
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辅助压力测试挖掘黑天鹅事件中的流动性规律
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优势 经NaN值填充时间戳对齐合约换月滑点校正等17道清洗工序 包含成交明细开盘价最高价最低价收盘价成交量持仓量等多维字段 兼容聚宽QMT掘金等主流量化平台提供PythonMatlab双版本
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集已脱敏处理不包含任何订单流敏感信息 【版权说明】
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合约期权合约美股综合
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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 存储方案阿里云百度网盘加密压缩包分类独立存储 容量说明 Tick级订单簿
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126GB含买卖十档报价 分钟级及以上
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单个品类28GB 核心价值 1量化工程验证 高频算法回测支持Level1Level2逐笔重构 机器学习建模ARIMALSTMGARCH波动率预测 市场冲击模拟测算滑点成本与最优执行路径 2风险管控体系 异常交易检测基于孤立森林算法的欺诈模式识别 流动性监测压力情景下的崩盘预警模型 波动率曲面构建衍生品定价与套利边界计算 3大模型训练基材 订单流时序建模Transformer架构特征提取 统计套利策略挖掘协整关系与配对交易分析 做市商策略优化存货风险与价差平衡训练 质量控制 采用华尔街投行级
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治理标准完成 异常值过滤基于3σ准则与分位数修正 非交易时段清洗剔除集合竞价冗余
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跨市场时区校准中美交易所时钟同步 合约连续性处理主力切换点无痕拼接 适用场景 私募FOF组合优化 学术论文建模 监管科技RegTech 多因子模型构建 市场微观结构研究 智能投顾系统
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更新周期每周日UTC8 0400增量同步 【版权说明】
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