期货数据库系统

完整的国内期货数据库，存储所有期货品种的主力连续合约数据和历史价格、新闻资讯。

A comprehensive domestic futures database containing continuous main contract data, historical prices, as well as news and information for all futures varieties.

原始信息汇总

期货数据库系统数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：期货数据库系统
• 核心内容：完整的国内期货数据库，存储所有期货品种的主力连续合约数据和历史价格、新闻资讯。

数据规模与范围

• 覆盖品种：66个期货品种
• 数据记录：
  • OHLCV记录：187,550条
  • 新闻资讯：15,166条
• 时间范围：2005-01-04 至 2026-03-20
• 交易所覆盖：覆盖6大交易所
  • 大连商品交易所 (DCE): 20个
  • 郑州商品交易所 (CZCE): 17个
  • 上海期货交易所 (SHFE): 14个
  • 中国金融期货交易所 (CFFEX): 8个
  • 上海国际能源交易中心 (INE): 5个
  • 广州期货交易所 (GFEX): 2个

数据结构

数据库表设计

1. futures_tickers (期货品种主表)

   • 字段：symbol, name, exchange, sector, last_ohlc_fetch, last_news_fetch

2. futures_ohlc (历史价格表)

   • 字段：symbol, date, open, high, low, close, volume, hold, settle, amount

3. futures_contracts (合约乘数表)

   • 字段：symbol, name, multiplier, unit, exchange

4. futures_news_raw (原始新闻表)

   • 字段：id, title, content, publisher, published_utc

5. futures_news_ticker (新闻-品种关系表)

数据来源

• 价格数据：AKShare (新浪财经) - ak.futures_zh_daily_sina()
• 新闻数据：AKShare (上海金属网) - ak.futures_news_shmet()

使用与访问

• 主要功能：支持查询、分析、统计，提供智能涨跌分析和新闻关联。
• 访问方式：可通过Python API或SQL直接查询数据库。
• 初始化要求：首次使用需运行初始化脚本获取数据（数据库文件未包含在仓库中）。

维护与更新

• 更新频率：支持每日更新，建议工作日收盘后（18点）进行。
• 更新机制：采用增量更新，只插入新数据。
• 数据获取：包含自动重试机制（最多3次），并设有API请求间隔（1-2秒）以避免限流。

相关声明

本系统提供的数据和分析仅供参考，不构成任何投资建议。期货交易有风险，投资需谨慎。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在金融衍生品研究领域，全面且高质量的数据是量化分析和市场洞察的基石。期货数据库系统通过集成自动化数据采集与结构化存储技术构建而成，其核心流程依托AKShare开源库，从新浪财经和上海金属网等权威数据源实时获取国内六大期货交易所的主力连续合约历史价格与市场新闻。系统采用SQLite作为底层数据库，通过精心设计的表结构——包括期货品种主表、历史价格表、合约乘数表以及原始新闻表等——实现了多维度数据的有机整合。初始化脚本会建立完整的数据库架构，并通过增量更新机制持续维护数据的新鲜度与完整性，确保了从2005年至今长达二十余年的历史数据序列得以系统性地保存与扩展。

特点

该数据集在期货市场数据资源中展现出显著的全面性与专业性。它囊括了国内全部66个期货品种，覆盖大连、郑州、上海、金融期货、能源交易中心及广州期货交易所，形成了横跨黑色金属、有色金属、农产品、能源化工及金融等多个板块的完整谱系。数据维度丰富，不仅包含超过18万条精细的日度OHLCV价格记录，还整合了逾1.5万条实时市场新闻资讯，实现了行情数据与文本信息的关联映射。其时间跨度从2005年初延伸至未来预设日期，为长周期市场行为研究和因子挖掘提供了坚实基础。数据库设计强调实用性，内置了合约乘数、结算价、持仓量等关键交易字段，并支持通过Python API或直接SQL查询进行灵活高效的数据访问与分析。

使用方法

为便于研究人员与开发者快速接入，该数据集提供了清晰的使用路径。用户可通过一键安装指令集成至Claude Code环境，或通过手动克隆仓库并安装Python依赖来部署本地环境。使用伊始，需运行初始化脚本创建数据库结构，随后可选择执行完整的数据抓取脚本以填充历史数据，或仅针对特定品种进行快速测试。数据集支持自动化日常更新，用户可通过配置系统定时任务，于每个交易日收盘后自动同步最新的行情与新闻。在分析层面，用户既可通过封装好的Python API便捷地调用数据更新、统计查询等功能，也可直接对SQLite数据库执行复杂的自定义SQL查询，从而满足从简单的价格检索到复杂的多品种关联分析、新闻情感分析等多样化研究需求。

背景与挑战

背景概述

期货数据库系统作为一个专注于国内期货市场的数据集，其构建旨在整合多源异构的金融时序数据与新闻文本，以支持量化研究与智能分析。该数据集由个人开发者或小型团队创建，依托AKShare等开源数据接口，系统性地收录了自2005年1月4日以来覆盖中国六大期货交易所的66个品种的主力连续合约数据，包含逾十八万条OHLCV记录与上万条市场新闻。其核心研究问题聚焦于如何高效聚合与标准化期货市场的高频历史数据，并为自然语言查询与因果推断提供结构化基础，从而推动金融科技领域在数据驱动决策与风险建模方面的进展。

当前挑战

在领域问题层面，该数据集致力于应对期货市场多品种、跨周期的价格预测与新闻情感分析挑战，其难点在于捕捉非线性金融时序的波动规律与突发新闻事件对资产价格的传导机制。构建过程中的挑战则体现为数据源的异构性与实时性要求，例如需协调不同交易所的合约规则与数据格式，并设计增量更新机制以维护数据一致性；同时，大规模历史数据的清洗、去重与存储优化，以及避免网络爬虫被限流或屏蔽的技术策略，均是数据集构建中需克服的关键障碍。

常用场景

经典使用场景

在金融工程与量化投资领域，期货数据库系统为研究人员提供了全面的国内期货市场历史数据支持。该系统整合了66个期货品种的主力连续合约数据，覆盖六大交易所自2005年以来的OHLCV记录与新闻资讯，为构建量化模型奠定了数据基础。经典应用场景包括通过SQL查询与Python API进行多品种价格序列分析，例如追踪螺纹钢（RB0）等黑色系品种的近期表现，或计算板块内成交量排名，从而辅助投资策略的回测与优化。

实际应用

在实际金融业务中，该数据库系统可直接服务于投资机构的策略开发与风险监控。交易团队可利用其每日更新机制获取最新行情，结合历史数据评估策略表现；风控部门则可通过持仓量与波动率数据监测市场风险暴露。此外，系统内嵌的新闻资讯与品种关联功能，能够帮助分析师快速解读市场事件对特定品种的影响，例如焦煤价格异动的原因追溯，从而提升投资决策的时效性与准确性。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在量化策略开发与市场预测模型构建。例如，基于历史OHLCV数据开发趋势跟踪或统计套利策略，并利用新闻情感分析增强模型的解释能力。同时，该数据集也支撑了跨市场联动研究，如有色金属与宏观经济指标的关联分析，或不同交易所间期货品种的价差套利探索。这些工作不仅丰富了期货领域的学术成果，也为自动化交易系统的实践提供了可靠的数据基石。