商品期货分钟数据下载:想学习商品期货的技术分析,有什么推荐的好方法,或者推荐看的书籍资料?
额,商品期货的话,股票的很多指标是用不到的,其实主要就是看K线和成交量,而且农产品种类有着很强的季节性周期现象(除天灾什么的),K线找趋势,买卖信号找最佳的切入点。但是要注意的是期货不是投资,而是投机,不能长时间持仓,时间越长风险越大。
对于自己最主要的就是心态和资金管理的运用。
书的话有很多,我推荐几个看吧。
《24本股票期货书籍》
一定记住,当风险大于收入的时候,或者超出自己资金能承受的范围,一定不能做。
商品期货分钟数据下载:如何免费获得商品期货和股指期货1分钟BAR历史行情数据?
joinquant有批量下载1分钟的open、high、low、close价和量,免费的。下载方法在这:https://www.joinquant.com/help/api/help?name=Future#获取期货tick数据
商品期货分钟数据下载:如何用python或者基于vnpy框架将期货tick数据聚合成1分钟数据呢?
同意楼上一些答主的看法,数据量大的情况下用python或pandas不是很好的solution。
DolphinDB应该是目前处理tick级金融数据最好的数据库系统之一,甚至可以拿掉之一。如果题主的tick数据是历史数据,而且已经存放在DolphinDB数据库中,可以给出一组我们测试过的性能指标。美国股票市场一个月的level 1 tick data,大约60亿条记录(原始的csv文件约290G,数据库压缩后约50G),在一台Dell R730D (24核cpu,256G内存,10个10000RPM HDD)服务器上,转化成分钟级数据(6000万条),并写入磁盘,耗时约37秒。如果原始数据按天存储在csv中,直接并行加载csv文件,并转化成分钟级数据,耗时约10分钟。
如果是实时的行情数据,DolphinDB提供了流数据处理接口,通过内置的聚合引擎,无需编程,即可将tick data转化成任意精度(包括分钟级)的K线。聚合引擎的教程参考 dolphindb/Tutorials_CN。流数据处理的性能可以参考浙江智臾科技有限公司:DolphinDB在工业物联网的极速应用:单服务器每秒5600W指标写入。
DolphinDB是我司推出的分布式时序数据库,利益相关。有兴趣的用户可以下载试用版自行验证。
商品期货,看盘盯盘要经历的几个阶段
看盘,实际上针对一开始的时候而言,只不过就是个“外行看热闹”的而已,但这个热闹,不管怎样,投资者咬着牙,也得看下去。看盘、盯盘的过程中,经历了这样几个阶段:
一、看热闹阶段
每天盯住涨幅榜第一板的看,眼里只见到涨、跌的曲线,内心没有觉得。
二、初级阶段
买来书,知道了例如量比等技术指标,知道了综合排序,知道了分钟排名,知道了资金流向,知道了热门板块和集团式热点,看的时候略微拥有目的性和筛选性。如同上网冲浪一样,知道用引擎搜索过虑出自己需要的信息内容了。
三、升阶大概判断大盘的走向,会公式选股,自创指标,检测买卖公式(还算不上交易系统)等升阶技术,开始抵触传统技术和指标,自以为是进到了交易的核心,醉心于编写公式和所谓的“交易系统”,并运用自己方案的指标来考量指数和个股。
四、专业化
对基本上全部具有数据的市场开展长期的盯盘、复盘,特别是在是美指、日经和恒生指数。在长期坚持跨市场的研究中,创建出自己的交易系统。完全屏弃所有写指标、公式,重归到最简单、初始的几类技术。看盘的目的是为了认证系统,健全系统。
五、融合阶段
终于发现了,在合理的交易系统的指导下,投资者能快速了解陌生的市场并变成该市场的专家,更是应验了这句话,“价格运动包括一切信息内容”。
这一阶段,可能只是些又费时、又费力、并且暂时还看不见一切实际效果的简单工作。甚至有时,投资者自己都是猜疑自己是不是在无实际意义的努力。
但这一阶段是不可逾越的,投资者只能盯盘盯到“为伊消得人惆怅、衣带渐宽终不悔”的水平,投资者才有将会进入“暮然回首,那人却在灯火阑珊处”的境界。不必在意他人的猜疑或嘲笑,要坚定自己的信心。投资者既然选择了职业投机性,那么这一阶段是投资者义无返顾的选择,别无他途。投资者可以想方设法在曲线的应用中,综合自己所有了解的买卖技术知识,去解释现有的和预测分析还未产生的。
谁也不能保证每个人都能走进这想一阶段。实际上,投机这个行业,是为数不多的投资者即便付出心血、辛劳和汗水,却不一定能取得成功的行业之一。这个完全需要概率化、忍受失败。最后取得成功的,只有是这些同时有着努力、技能和机会的少数幸运儿。
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