期货数据API对接实战指南

一、期货数据接口概述

StockTV提供全球主要期货市场的实时行情与历史数据接口，覆盖以下品种：

• 商品期货：原油、黄金、白银、铜、天然气、农产品等
  
• 金融期货：股指期货、国债期货
  
• 特色品种：马棕油、铁矿石等区域特色期货
  

二、环境准备与配置

1. API密钥获取

1. API_KEY = "your_futures_api_key"  # 通过官网申请
2. BASE_URL = "https://api.stocktv.top"

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2. 安装必要库

1. pip install requests pandas matplotlib websocket-client

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三、期货行情数据对接

1. 获取期货合约列表

1. def get_futures_list():
2.     """获取可交易期货合约列表"""
3.     url = f"{BASE_URL}/futures/list"
4.     params = {"key": API_KEY}
5.     response = requests.get(url, params=params)
6.     return response.json()
8. # 示例调用
9. futures_list = get_futures_list()
10. print("可用期货合约:", [f"{x['symbol']} ({x['name']})" for x in futures_list['data'][:5]])

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2. 查询特定合约行情

1. def get_futures_quote(symbol):
2.     """获取期货合约实时行情"""
3.     url = f"{BASE_URL}/futures/quote"
4.     params = {
5.         "symbol": symbol,
6.         "key": API_KEY
7.     }
8.     response = requests.get(url, params=params)
9.     return response.json()
11. # 获取原油期货行情
12. crude_oil = get_futures_quote("CL1!")
13. print(f"WTI原油最新价: {crude_oil['data']['last']} 涨跌: {crude_oil['data']['change']}")

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四、期货K线数据获取

1. 历史K线数据接口

1. def get_futures_kline(symbol, interval="1d", limit=100):
2.     """
3.     获取期货K线数据
4.     :param symbol: 合约代码
5.     :param interval: 时间间隔(1m/5m/15m/1h/1d)
6.     :param limit: 数据条数
7.     """
8.     url = f"{BASE_URL}/futures/kline"
9.     params = {
10.         "symbol": symbol,
11.         "interval": interval,
12.         "limit": limit,
13.         "key": API_KEY
14.     }
15.     response = requests.get(url, params=params)
16.     data = response.json()
17.    
18.     # 转换为DataFrame
19.     df = pd.DataFrame(data['data'])
20.     df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms')
21.     return df
23. # 获取黄金期货15分钟K线
24. gold_kline = get_futures_kline("GC1!", "15m")

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2. K线数据可视化

1. import matplotlib.pyplot as plt
3. def plot_futures_kline(df, title):
4.     plt.figure(figsize=(12,6))
5.     plt.title(title)
6.    
7.     # 绘制蜡烛图
8.     for i, row in df.iterrows():
9.         color = 'red' if row['close'] > row['open'] else 'green'
10.         plt.plot([i, i], [row['low'], row['high']], color=color)
11.         plt.plot([i-0.2, i+0.2], [row['open'], row['open']], color=color)
12.         plt.plot([i-0.2, i+0.2], [row['close'], row['close']], color=color)
13.    
14.     plt.xlabel('时间')
15.     plt.ylabel('价格')
16.     plt.grid()
17.     plt.show()
19. plot_futures_kline(gold_kline, "COMEX黄金期货15分钟K线")

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五、期货交易数据存储方案

1. 数据库设计（SQL示例）

1. import sqlite3
3. def init_db():
4.     conn = sqlite3.connect('futures_data.db')
5.     c = conn.cursor()
6.    
7.     c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS futures_quotes
8.                  (symbol text, last real, volume integer,
9.                   time timestamp, PRIMARY KEY (symbol, time))''')
10.    
11.     c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS futures_kline
12.                  (symbol text, open real, high real, low real,
13.                   close real, volume integer, time timestamp,
14.                   PRIMARY KEY (symbol, time))''')
15.    
16.     conn.commit()
17.     conn.close()
19. init_db()

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2. 数据存储实现

1. def save_futures_quote(data):
2.     conn = sqlite3.connect('futures_data.db')
3.     c = conn.cursor()
4.    
5.     c.execute('''INSERT INTO futures_quotes
6.                  VALUES (?, ?, ?, ?)''',
7.               (data['symbol'], data['last'], data['volume'], data['time']))
8.    
9.     conn.commit()
10.     conn.close()
12. def save_futures_kline(symbol, kline_data):
13.     conn = sqlite3.connect('futures_data.db')
14.     c = conn.cursor()
15.    
16.     for row in kline_data:
17.         c.execute('''INSERT INTO futures_kline
18.                      VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)''',
19.                   (symbol, row['open'], row['high'], row['low'],
20.                    row['close'], row['volume'], row['time']))
21.    
22.     conn.commit()
23.     conn.close()

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六、生产环境注意事项

• 错误处理与重试机制
  

1. from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
3. @retry(stop=stop_after_attempt(3),
4.        wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
5. def safe_futures_api_call(url, params):
6.     try:
7.         response = requests.get(url, params=params, timeout=5)
8.         response.raise_for_status()
9.         return response.json()
10.     except Exception as e:
11.         print(f"API调用失败: {e}")
12.         raise

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• 性能优化建议
  

• 使用Redis缓存高频访问的合约信息
  
• 批量获取多个合约数据减少API调用次数
  
• 对历史K线数据实现本地存储
  

七、完整示例：期货监控系统

1. import schedule
2. import time
4. class FuturesMonitor:
5.     def __init__(self):
6.         self.tracked_symbols = ["CL1!", "GC1!"]
7.    
8.     def update_data(self):
9.         for symbol in self.tracked_symbols:
10.             # 获取实时行情
11.             quote = get_futures_quote(symbol)
12.             print(f"{symbol} 最新价: {quote['data']['last']}")
13.             
14.             # 获取K线数据
15.             kline = get_futures_kline(symbol, "15m")
16.             print(f"最近3根K线: {kline.tail(3)}")
17.             
18.             # 存储数据
19.             save_futures_quote(quote['data'])
20.    
21.     def run(self):
22.         # 每15秒更新一次数据
23.         schedule.every(15).seconds.do(self.update_data)
24.         
25.         while True:
26.             schedule.run_pending()
27.             time.sleep(1)
29. # 启动监控
30. monitor = FuturesMonitor()
31. monitor.run()

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八、总结与资源

核心功能总结

• 实时行情：获取期货合约的最新价格、成交量等数据
  
• 历史数据：获取不同时间周期的K线数据
  
• 实时推送：通过WebSocket接收实时行情更新
  

扩展资源

• StockTV期货API文档
  
• 示例代码仓库
  
• 全球主要期货交易所列表
  

注意事项：

• 期货合约存在到期日，注意合约切换
  
• 不同品种的交易时间不同
  
• 实时行情需处理网络中断等异常情况
  

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