SHFE Notice Event & Risk-Parameter Database

上海期货交易所公告标签与风险参数事件数据库，基于上海期货交易所公开公告，构建可按调整原因、调整参数、时间、品种/合约组合查询的SQLite数据库，并提供Excel入口、Python查询工具、参数事件候选和人工复核机制。Shanghai Futures Exchange Announcement Tagging and Risk Parameter Event Database: Constructed using public announcements released by the Shanghai Futures Exchange, this SQLite-based database supports queries across multiple dimensions including adjustment reason, adjustment parameter, time, and variety/contract combination. It also offers an Excel access portal, Python query utilities, parameter event candidate screening functions, and manual review mechanisms.

原始信息汇总

数据集概述

本项目为 SHFE公告标签与风险参数事件数据库，是一个独立研究项目，基于上海期货交易所公开公告构建的可查询SQLite数据库，与上海期货交易所无官方关联，不构成投资建议。

数据覆盖范围

• 时间跨度：2000年10月8日至2026年8月11日
• 公告索引数量：4,963条
• 自动生成的参数事件候选：6,473条
• 识别品种数：25个
• 调整原因分类：8类（另有代码00）
• 参数类型：13种
• 优先复核队列：P0（372条）、P1（580条）、P2（748条）、P3（3,263条）
• 五大优先品种：黄金（AU）、白银（AG）、铜（CU）、螺纹钢（RB）、燃料油（FU）

注：数据库不限于上述五个品种，其他上期所及国际能源中心（INE）品种也可查询，五个品种仅决定当前人工复核的优先级。

四大查询维度

查询维度	主要字段	含义
调整原因	primary_reason_code, reason_code	节假日、临时风控、连续涨跌停、上市、交割、涨跌停限制、规则变更、其他特殊处理
调整参数	parameter_code, parameter_name	涨跌停板、保证金、交易/持仓/开仓限额、交易时间、上市、交割、手续费、期权等
调整时间	publish_date, announcement_date, effective_date_candidate	发布日期已确认，生效/恢复日期为候选值待复核
品种/合约	product_code, contract_codes	品种级与合约级识别

核心表与视图

• notices：公告元数据及提取文本
• notice_products：品种和合约标签及证据
• notice_parameters：参数标签、候选值及证据
• notice_dates：从公告文本中提取的日期
• parameter_events：按品种-参数划分的事件候选
• review_tasks：P0-P3人工复核队列
• manual_overrides：持久化人工修正记录
• v_notice_query：推荐使用的公告级查询视图
• v_final_products, v_final_parameters：自动标签与人工修正合并结果
• v_event_research_ready：已人工确认且含生效日期的事件

当前版本中 v_event_research_ready 无记录，因正式人工确认尚未完成。

工具与使用方式

• SQLite数据库：database/SHFE_notice_event_database_v2.1.sqlite3
• Excel入口：database/SHFE_notice_query_v2.1.xlsx
• Python查询脚本（仅依赖标准库）：
  • scripts/query_shfe_notices.py（公告级查询）
  • scripts/query_shfe_parameter_events.py（参数事件查询）
• 数据字典：data_dictionary/ 下含原因代码、参数代码、数据库结构说明
• SQL示例：examples/example_queries.sql

质量边界

自动标签与 parameter_events 属于研究筛选候选，并非已核实事实。正式分析前需人工核实：官方公告及附件、受影响品种与合约范围、生效与恢复日期、新旧参数值及单位、月度与日度参数记录、涨跌停扩大是否由规则触发或单独公告。

数据来源与权利

原始公告源于上期所官网公开公告（https://www.shfe.com.cn/publicnotice/notice/），公告文本、附件、商标及网站内容归各自权利方所有。仓库的MIT许可证仅适用于原创代码与项目文档，不适用于第三方官方公告或附件。

引用说明

使用本项目时请引用仓库地址，并记录数据库版本与访问日期。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集基于上海期货交易所公开公告，通过自动化脚本抓取2000年10月至2026年8月间的4,963份通知，运用自然语言处理与规则引擎提取调整原因、参数类型、时间及品种/合约等多维信息，构建了包含8类调整原因、13种参数类型及25个品种的结构化SQLite数据库。数据经过P0至P3四级人工复核队列筛选，并设置参数事件候选与人工修正机制，确保研究级数据质量。

特点

该数据集的核心特点在于其多维度组合查询能力，支持按调整原因、参数、时间及品种/合约四个维度灵活检索，涵盖涨跌停板、保证金、交易限额等13类风险参数。数据库不仅覆盖黄金、白银等五大优先品种，还囊括上海期货交易所及其国际能源交易中心的其他产品，提供参数事件候选队列及人工复核记录，为金融风险研究提供高时效性、细粒度的历史数据支撑。

使用方法

用户可通过DB Browser for SQLite直接打开数据库中的SQLite文件，利用内置视图如v_notice_query或parameter_events进行查询；亦或使用项目提供的Python标准库脚本，通过命令行参数指定品种、参数及日期范围导出CSV结果。此外，文档与示例SQL文件详细说明了查询逻辑，便于深度定制分析。数据使用前需注意自动标签仅为初步筛选结果，正式研究需结合官方公告进行人工核验。

背景与挑战

背景概述

上海期货交易所公告标签与风险参数事件数据库（SHFE Notice Event & Risk-Parameter Database）是一个独立研究项目，由研究者Maverick-666发起，旨在系统化整合并解析上海期货交易所自2000年10月至2026年8月间发布的4,963份公开公告。该数据库覆盖25个品种，建立了包含8类调整原因和13类参数类型的精细化标签体系，并自动生成6,473个参数事件候选。其核心研究问题在于如何通过结构化方式揭示期货市场风险调控的规律，为学术界和产业界提供可查询、可复现的数据基础。该项目自创建以来，以其创新的标签分类和人工复核机制，为期货市场微观结构及风险管理研究提供了宝贵的数据支撑，对相关领域的数据标准化和事件驱动研究具有重要推动作用。

当前挑战

该数据库面临的核心挑战在于自动化标签与参数事件候选的准确性与可靠性。由于官方公告涉及复杂的合约调整、价格限制、保证金变动等多元信息，自动提取的标签和参数值可能存在偏差，需经严格的人工复核（P0-P3优先级队列）确认，但当前正式人工确认尚未完成，导致`v_event_research_ready`视图暂无记录。此外，构建过程中需处理公告文本的非结构化特性，包括日期格式不一、品种合约指代模糊等，需设计健壮的信息抽取规则。同时，数据库的完整性和可扩展性也是挑战，需持续追踪新公告并更新事件候选，确保数据覆盖的时效性和全面性。最终，如何平衡自动化效率与人工复核成本，以及如何确保数据使用的合规性，亦是亟需解决的问题。

常用场景

经典使用场景

该数据集作为上海期货交易所公告与风险参数的结构化知识库，其经典用途在于支持期货市场微观结构研究。研究者可借助其四维查询架构（调整原因、参数类型、时间窗口、品种合约）精准提取价格涨跌停板、保证金比率、持仓限额等关键变量的历史调整事件，进而构建事件研究框架，分析风险控制措施对市场流动性、波动率及价格发现功能的冲击效应。数据库覆盖2000年至2026年间的近五千份公告，为长周期面板数据分析提供了罕见的颗粒度支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为量化策略开发与风险管理工具提供了底层数据支持。对于程序化交易团队，基于Python标准库构建的查询接口可无缝嵌入实时监控系统，快速识别特定品种（如黄金、螺纹钢）的保证金或涨跌停板调整窗口，从而优化仓位管理模型。同时，交易所层面风险参数的时序变动亦被用于压力测试场景构建，帮助机构在极端行情下评估保证金率调整的潜在市场连锁反应，辅助风控决策的早期预警。

衍生相关工作

此数据集已催生围绕期货市场风险传导机制的系列衍生研究。既有工作基于其事件候选库，结合GARCH族模型量化涨跌停板调整对已实现波动率的异质性影响；亦有学者利用品种-参数-时间的三维关联，探讨保证金比例调整在不同合约间的溢出效应。数据集的开放审核队列设计也启发了社区驱动的数据质量校验范式，鼓励研究者共享人工复核结果，形成持续演进的众包标注基准，后续工作可进一步拓展至跨交易所可比性分析。