聚宽 API 文档 - 期货数据

获取期货数据

获取期货概况

包含期货的开始时间、结束时间、代码、名称等。

更多的API可参考官方API文档

获取单只期货信息

获取单支期货的信息.

调用方法

get_security_info(code)

参数

• code: 期货代码

返回值

一个对象, 有如下属性:

• display_name # 中文名称
• name # 缩写简称
• start_date # 开始日期, [datetime.date] 类型
• end_date # 结束日期，[datetime.date] 类型
• type # 类型，futures(期货)

示例

# 输出沪深300股指期货信息
get_security_info('IF1605.CCFX')

获取所有期货信息

获取平台支持的所有期货数据

调用方法

get_all_securities(types=['futures'])

这里请在使用时注意防止未来函数。

返回

• display_name # 中文名称
• name # 缩写简称
• start_date # 开始日期, [datetime.date] 类型
• end_date # 结束日期，[datetime.date] 类型
• type # 类型，futures(期货)

一个[pandas.DataFrame]

示例

#获取所有期货数据中的前5条
get_all_securities(['futures']).head()

             display_name   name start_date   end_date     type
A0501.XDCE       豆一0501  a0501 2003-07-15 2005-01-17  futures
A0503.XDCE       豆一0503  a0503 2003-09-15 2005-03-14  futures
A0505.XDCE       豆一0505  a0505 2003-11-17 2005-05-20  futures
A0507.XDCE       豆一0507  a0507 2004-01-16 2005-07-14  futures
A0509.XDCE       豆一0509  a0509 2004-03-15 2005-09-14  futures

期货结算价与持仓量

得到期货在一段时间的的如下的数据:

• futures_sett_price: 期货结算价
• futures_positions: 期货持仓量

调用方法

get_extras(info, security_list, start_date=None, end_date=None, df=True):

参数

• info: [‘futures_sett_price’，‘futures_positions’] 中的一个
• security_list: 标的列表
• start_date/end_date: 开始结束日期, 同[get_price]
• df: 返回[pandas.DataFrame]对象还是一个dict, 同[history]

返回值

• df=True:[pandas.DataFrame]对象, 列索引是期货代号, 行索引是[datetime.datetime]

示例

#查询'IF1604.CCFX', 'A9999.XDCE'的期货结算价，dataframe显示
get_extras('futures_sett_price', ['IF1604.CCFX', 'A9999.XDCE'], start_date='2016-04-06', end_date='2016-04-08',df=True)

            IF1604.CCFX  A9999.XDCE
2016-04-06       3235.4      3335.0
2016-04-07       3208.8      3329.0
2016-04-08       3164.0      3322.0

- df=False 一个dict, key是基金代号, value是[numpy.ndarray]

示例

#查询'IF1604.CCFX', 'A9999.XDCE'的期货结算价，dict显示
get_extras('futures_sett_price', ['IF1604.CCFX', 'A9999.XDCE'], start_date='2016-04-06', end_date='2016-04-08',df=False)

{'A9999.XDCE': array([ 3335.,  3329.,  3322.]),
 'IF1604.CCFX': array([ 3235.4,  3208.8,  3164. ])}

获取期货行情数据

获取期货行情数据

获取期货历史交易数据，可以通过参数设置获取日k线、分钟k线数据。获取数据的基本属性如下：

• open: 时间段开始时价格
• close: 时间段结束时价格
• low: 最低价
• high: 最高价
• volume: 成交量
• money: 成交额
• factor: 复权因子,对期货没有意义
• high_limit: 涨停价
• low_limit: 跌停价
• avg: 这段时间的平均价。计算方法（1）天级别：成交额除以成交量再除以合约乘数；（2）分钟级别：用该分钟所有tick的现价乘以该tick的成交量加起来之后，再除以该分钟的成交量。
• pre_close: 前一个单位时间结束时的价格, 按天则是前一天的收盘价（期货中pre_close是前结算价，建议使用- -- get_extras获取结算价）；
• paused: bool值, 这只股票是否停牌, 对期货没有意义
• open_interest 持仓量 调用方法

get_price(security, start_date='2015-01-01', end_date='2015-12-31', frequency='daily', fields=None, skip_paused=False, fq='pre' ,panel=True)

注：设定不同的unit参数，获取日K线或分钟k线，详情见参数。 这里请在使用时注意防止未来函数.

参数

• security: 一支股票代码或者一个股票代码的list

• count: 与 start_date 二选一，不可同时使用. 数量, 返回的结果集的行数, 即表示获取 end_date 之前几个 frequency 的数据

• start_date: 与 count 二选一，不可同时使用. 字符串或者 datetime.datetime/datetime.date 对象, 开始时间.

  • 如果 count 和 start_date 参数都没有, 则 start_date 生效, 值是 '2015-01-01'. 注意:
  • 当取分钟数据时, 时间可以精确到分钟, 比如: 传入 datetime.datetime(2015, 1, 1, 10, 0, 0) 或者 '2015-01-01 10:00:00'.
  • 当取分钟数据时, 如果只传入日期, 则日内时间是当日的 00:00:00.
  • 当取天数据时, 传入的日内时间会被忽略

• end_date: 格式同上, 结束时间, 默认是'2015-12-31', 包含此日期. 注意: 当取分钟数据时, 如果 end_date 只有日期, 则日内时间等同于 00:00:00, 所以返回的数据是不包括 end_date 这一天的.

• frequency: 单位时间长度, 几天或者几分钟, 现在支持'Xd','Xm', 'daily'(等同于'1d'), 'minute'(等同于'1m'), X是一个正整数, 分别表示X天和X分钟(不论是按天还是按分钟回测都能拿到这两种单位的数据), 注意, 当X > 1时, fields只支持['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money']这几个标准字段,合成数据的逻辑见下文. 默认值是daily

• fields: 字符串list, 选择要获取的行情数据字段, 默认是None(表示['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money']这几个标准字段), 支持的所有字段：['open', 'close', 'low', 'high', 'volume', 'money', 'factor', 'high_limit','low_limit', 'avg', 'pre_close', 'paused','open_interest']。

• skip_paused: 是否跳过不交易日期(包括停牌, 未上市或者退市后的日期). 如果不跳过, 停牌时会使用停牌前的数据填充(对期货没有停牌的情况), 上市前或者退市后数据都为 nan, 但要注意:

  • 默认为 False
  • 当 skip_paused 是 True 时, 获取多个标的时需要将panel参数设置为False(panel结构需要索引对齐)

• fq: 复权选项，对期货没有意义

• panel：在pandas 0.25版后，panel被彻底移除。获取多标的数据时建议设置panel为False，返回等效的dataframe

• fill_paused：对于停牌股票的价格处理，对期货没有意义

合成数据的逻辑

当frequency为X天和X分钟时，代表使用以X为长度的滑动窗口进行合并数据。举例：

• 9:33:00调用get_price获取1个单位的数据，frequency='5min',表示使用上一交易日14:58、14:59、15:00、本交易日9:31、9:32这5根1分钟K线来合成数据；

• 9:37:00调用get_price获取1个单位的数据，frequency='5min',表示使用本交易日9:32、9:33、9:34、9:35、9:36这5根1分钟K线来合成数据；

返回

• 请注意, 为了方便比较一只期货的多个属性, 同时也满足对比多只期货的一个属性的需求, 我们在security参数是一只期货和多只期货时返回的结构完全不一样
• 如果是一支期货, 则返回[pandas.DataFrame]对象, 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是行情字段名字, 比如’open’/’close’. 比如: get_price('IC1505.CCFX', start_date='2015-05-06', end_date='2015-05-08')[:2] 返回:

open	close	high	low	volume	money
2015-05-06	8168	8040.8	8280.6	7970	111973
2015-05-07	8020	7911.4	8068.0	7901	109599

- 如果是多支期货, 则返回[pandas.Panel]对象(默认panel参数为True), 里面是很多[pandas.DataFrame]对象, 索引是行情字段(open/close/…), 每个[pandas.DataFrame]的行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是期货代号. 比如get_price(['IC1505.CCFX', 'IC1506.CCFX'], start_date='2015-05-06', end_date='2015-05-08')['open'][:2]返回:

IC1505.CCFX	IC1506.CCFX
2015-05-06	8168
2015-05-07	8020

示例

# 获取一支期货
df = get_price(['IC1505.CCFX', 'IC1506.CCFX'], start_date='2015-05-06', end_date='2015-05-08') # 获取IC1506.CCFX的2015年的按天数据
df = get_price('IC1506.CCFX', start_date='2015-05-06', end_date='2015-05-08', frequency='minute', fields=['open', 'close']) # 获得IC1506.CCFX的分钟数据, 只获取open+close字段

# 获取多只期货
panel =  get_price(['IC1505.CCFX', 'IC1506.CCFX'], start_date='2015-05-06', end_date='2015-05-08') # 获取中IC1505和IC1506的天数据, 返回一个[pandas.Panel]
df_open = panel['open']  # 获取开盘价的[pandas.DataFrame],  行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是期货代号
df_volume = panel['volume']  # 获取交易量的[pandas.DataFrame]
df_open['IC1506.CCFX'] # 获取IC1506的开盘价数据

获取期货bar数据

获取各种时间周期的 bar 数据， bar 的分割方式与主流股票软件相同， 而且支持返回当前时刻所在 bar 的数据；
get_bars 开盘时取的bar高开低收都是当天的开盘价，成交量成交额为0；
get_bars 如果bar个数少于count个，则返回实际个数，并不会填充。
更详细的get_bars解释，【API解析】get_bars 定义和逻辑

get_bars(security, count, unit='1d',fields=['date', 'open','high','low','close'],
         include_now=False, end_dt=None, fq_ref_date=None, df=False)

参数

• security: 标的代码或包含交易代码的列表,支持一个或多个标的，多个标的用list或tuple。
• count: 大于0的整数，表示获取bar的个数。如果行情数据的bar不足count个，返回的长度则小于count个数。
• unit: bar的时间单位, 支持标准bar和非标准bar
  当unit为'1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '120m', '1d', '1w'(一周), '1M'（一月）标准bar时，bar的分割方式与主流股票软件类似，期货的bar各平台也许稍微有差异，我们与文华接近；
  当unit为非上述标准bar时('xm', 例如'3m')，只支持分钟级别的，x需要小于240，以每天的开盘为起始点，每x分钟为一条bar；
• fields: 获取数据的字段， 支持如下值：'date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money', 'open_interest'(持仓量，是期货和期权特有的字段), 'factor'(后复权因子)
• include_now: 取值True 或者False。 表示是否包含当前bar, 比如策略时间是9:33，unit参数为5m， 如果 include_now=True,则返回9:30-9:33这个分钟 bar。
• end_dt：查询的截止时间，支持的类型为datetime.datetime或None或str。默认值为None
  
  • 在回测/模拟环境下默认为context.current_dt
  • 在投资研究环境下默认为datetime.now()
  • 由于bar的最小单位是一分钟，所以end_dt的秒和毫秒没有什么意义，会被替换为0，例如：end_dt=datetime.datetime(2019, 11, 22, 9, 35, 23) 和 end_dt=datetime.datetime(2019, 11, 22, 9, 35, 00) 是一样的
• fq_ref_date：复权基准日期，对期货没有意义
• df:是否返回pandas.DataFrame对象，默认为False，返回的是numpy.ndarray对象

返回值

• df = False
  • 若security为字符串格式的标的代码时，返回一个 numpy.ndarry 对象。
  • 若security为list或者tuple格式的标的代码时，返回一个dict，key为标的代码，value为numpy.ndarry 对象。
• df = True
  
  • 若security为字符串格式的标的代码时，返回pandas.DataFrame，dataframe 的index是一个整数数组
  • 若security为list或者tuple格式的标的代码时，返回pandas.DataFrame，dataframe 的index是一个MultiIndex

示例

get_bars(["ER8888.XZCE", "AP1905.XZCE"], end_dt=datetime.datetime.now(), count=3,include_now=False)

获取期货tick数据

get_ticks(security, start_dt, end_dt, count, fields ,skip , df)

支持 2010-01-01 至今的tick数据，提供买一卖一数据。（每0.5秒一次快照）如果要获取主力合约的tick数据，可以先使用get_dominant_future(underlying_symbol,dt)获取主力合约对应的标的，然后再用get_ticks()获取该合约的tick数据

参数：

• security: 股票代码或期货代码

• start_dt: 开始日期

• end_dt: 结束日期

• count: 取出指定时间区间内前多少条的tick数据。

• fields: 选择要获取的行情数据字段，默认为["time", "current", "high", "low", "volume", "money"]，支持的字段如下：

• skip:默认为True，过滤掉无成交变化的tick数据；当指定skip=False时，返回的tick数据会保留无成交有盘口变化的tick数据（股票自2019年6月25日以后；期货自2019年8月19日以后）

• df:默认为False，返回numpy.ndarray格式的tick数据；df=True的时候，返回pandas.Dataframe格式的数据。

• 期货tick返回结果：

字段名	说明	字段类型
datetime	时间	datetime
current	当前价	float
high	当日最高价	float
low	当日最低价	float
volume	累计成交量（手）	float
money	累计成交额	float
position	持仓量	float
a1_v	一档卖量	float
a1_p	一档卖价	float
b1_v	一档买量	float
b1_p	一档买价	float

期货tick数据示例：

#获取AU1812期货合约在2018-07-02的tick数据,start_dt和count只能有一个不为None值
>>>get_ticks('AU1812.XSGE',start_dt='2018-07-02',end_dt='2018-07-03',count=None)
                        time  current    high     low   volume         money  \
0    2018-07-02 09:00:00.000   271.90  272.45  271.00  44536.0  1.210032e+10
1    2018-07-02 09:00:01.000   271.85  272.45  271.00  44664.0  1.213512e+10
2    2018-07-02 09:00:01.500   271.90  272.45  271.00  44674.0  1.213784e+10
3    2018-07-02 09:00:02.000   272.00  272.45  271.00  44722.0  1.215089e+10
4    2018-07-02 09:00:02.500   271.95  272.45  271.00  44748.0  1.215796e+10
5    2018-07-02 09:00:03.000   271.95  272.45  271.00  44750.0  1.215851e+10
6    2018-07-02 09:00:03.500   271.90  272.45  271.00  44754.0  1.215960e+10
7    2018-07-02 09:00:04.000   271.90  272.45  271.00  44778.0  1.216612e+10
8    2018-07-02 09:00:05.000   271.90  272.45  271.00  44838.0  1.218244e+10
9    2018-07-02 09:00:05.500   271.90  272.45  271.00  44844.0  1.218407e+10
10   2018-07-02 09:00:06.000   271.85  272.45  271.00  44886.0  1.219549e+10
11   2018-07-02 09:00:06.500   271.85  272.45  271.00  44928.0  1.220690e+10
12   2018-07-02 09:00:07.000   271.85  272.45  271.00  44934.0  1.220854e+10
13   2018-07-02 09:00:07.500   271.85  272.45  271.00  44970.0  1.221832e+10
14   2018-07-02 09:00:08.000   271.85  272.45  271.00  44978.0  1.222050e+10
15   2018-07-02 09:00:08.500   271.85  272.45  271.00  44992.0  1.222431e+10
16   2018-07-02 09:00:09.000   271.80  272.45  271.00  45042.0  1.223790e+10
17   2018-07-02 09:00:09.500   271.90  272.45  271.00  45072.0  1.224605e+10
18   2018-07-02 09:00:10.000   271.85  272.45  271.00  45088.0  1.225040e+10
19   2018-07-02 09:00:10.500   271.85  272.45  271.00  45114.0  1.225747e+10
20   2018-07-02 09:00:11.000   271.85  272.45  271.00  45156.0  1.226889e+10
21   2018-07-02 09:00:11.500   271.80  272.45  271.00  45178.0  1.227487e+10
22   2018-07-02 09:00:12.000   271.80  272.45  271.00  45190.0  1.227813e+10
23   2018-07-02 09:00:12.500   271.85  272.45  271.00  45198.0  1.228030e+10
24   2018-07-02 09:00:13.000   271.80  272.45  271.00  45246.0  1.229335e+10
25   2018-07-02 09:00:14.000   271.85  272.45  271.00  45256.0  1.229607e+10
26   2018-07-02 09:00:14.500   271.80  272.45  271.00  45266.0  1.229879e+10
27   2018-07-02 09:00:15.000   271.80  272.45  271.00  45324.0  1.231455e+10
28   2018-07-02 09:00:15.500   271.80  272.45  271.00  45328.0  1.231564e+10
29   2018-07-02 09:00:16.000   271.80  272.45  271.00  45330.0  1.231618e+10
...                      ...      ...     ...     ...      ...           ...
5559 2018-07-02 23:57:07.000   272.05  272.95  272.05  42474.0  1.157839e+10
5560 2018-07-02 23:57:08.000   272.10  272.95  272.05  42480.0  1.158002e+10
5561 2018-07-02 23:57:15.000   272.10  272.95  272.05  42482.0  1.158057e+10
5562 2018-07-02 23:57:40.000   272.10  272.95  272.05  42522.0  1.159145e+10
5563 2018-07-02 23:57:50.000   272.10  272.95  272.05  42536.0  1.159526e+10
5564 2018-07-02 23:57:54.000   272.10  272.95  272.05  42540.0  1.159635e+10
5565 2018-07-02 23:58:13.000   272.10  272.95  272.05  42542.0  1.159689e+10
5566 2018-07-02 23:58:27.000   272.10  272.95  272.05  42544.0  1.159744e+10
5567 2018-07-02 23:58:29.000   272.10  272.95  272.05  42546.0  1.159798e+10
5568 2018-07-02 23:58:38.000   272.05  272.95  272.05  42554.0  1.160016e+10
5569 2018-07-02 23:58:48.000   272.05  272.95  272.05  42562.0  1.160233e+10
5570 2018-07-02 23:58:49.000   272.05  272.95  272.05  42570.0  1.160451e+10
5571 2018-07-02 23:58:51.000   272.10  272.95  272.05  42572.0  1.160505e+10
5572 2018-07-02 23:59:00.000   272.05  272.95  272.05  42576.0  1.160614e+10
5573 2018-07-02 23:59:15.000   272.10  272.95  272.05  42578.0  1.160669e+10
5574 2018-07-02 23:59:21.000   272.05  272.95  272.05  42580.0  1.160723e+10
5575 2018-07-02 23:59:25.000   272.05  272.95  272.05  42708.0  1.164205e+10
5576 2018-07-02 23:59:26.000   272.05  272.95  272.05  42710.0  1.164260e+10
5577 2018-07-02 23:59:26.500   272.05  272.95  272.05  42712.0  1.164314e+10
5578 2018-07-02 23:59:28.000   272.05  272.95  272.05  42714.0  1.164369e+10
5579 2018-07-02 23:59:30.000   272.10  272.95  272.05  42716.0  1.164423e+10
5580 2018-07-02 23:59:35.000   272.00  272.95  272.00  42786.0  1.166327e+10
5581 2018-07-02 23:59:35.500   272.00  272.95  272.00  42922.0  1.170027e+10
5582 2018-07-02 23:59:37.000   272.05  272.95  272.00  42942.0  1.170571e+10
5583 2018-07-02 23:59:37.500   272.05  272.95  272.00  42966.0  1.171224e+10
5584 2018-07-02 23:59:38.000   272.05  272.95  272.00  42974.0  1.171442e+10
5585 2018-07-02 23:59:43.000   272.05  272.95  272.00  42978.0  1.171550e+10
5586 2018-07-02 23:59:45.000   272.05  272.95  272.00  42986.0  1.171768e+10
5587 2018-07-02 23:59:46.000   272.05  272.95  272.00  42994.0  1.171986e+10
5588 2018-07-02 23:59:59.000   272.05  272.95  272.00  42998.0  1.172094e+10

      position    a1_p   a1_v    b1_p   b1_v
0     365404.0  271.90    1.0  271.85    5.0
1     365338.0  271.90    2.0  271.85   10.0
2     365336.0  271.90    3.0  271.85   10.0
3     365300.0  272.00  191.0  271.95    4.0
4     365300.0  272.00  193.0  271.90    4.0
5     365302.0  271.95    4.0  271.90   14.0
6     365298.0  271.95   16.0  271.90   20.0
7     365310.0  271.95   31.0  271.90   18.0
8     365296.0  271.90    2.0  271.85   26.0
9     365292.0  271.90    7.0  271.85   26.0
10    365270.0  271.90    2.0  271.85   16.0
11    365258.0  271.90   21.0  271.80   46.0
12    365256.0  271.90   30.0  271.85    3.0
13    365258.0  271.90   14.0  271.85    9.0
14    365256.0  271.90   14.0  271.85    7.0
15    365250.0  271.90   17.0  271.85   14.0
16    365232.0  271.85    6.0  271.80   32.0
17    365212.0  271.90   20.0  271.85   12.0
18    365204.0  271.90   26.0  271.85    8.0
19    365202.0  271.90   28.0  271.85   20.0
20    365208.0  271.85    6.0  271.80   28.0
21    365220.0  271.90   25.0  271.80   26.0
22    365214.0  271.85    3.0  271.80   26.0
23    365212.0  271.85    7.0  271.80   27.0
24    365184.0  271.85   14.0  271.80   26.0
25    365190.0  271.85   16.0  271.80   31.0
26    365180.0  271.85   30.0  271.80   29.0
27    365160.0  271.85   29.0  271.80    1.0
28    365156.0  271.85   33.0  271.80    5.0
29    365154.0  271.85   33.0  271.80   13.0
...        ...     ...    ...     ...    ...
5559  361640.0  272.10    4.0  272.05   95.0
5560  361636.0  272.10   21.0  272.05   95.0
5561  361636.0  272.10   21.0  272.05   98.0
5562  361666.0  272.10   13.0  272.05   98.0
5563  361666.0  272.10    9.0  272.05  103.0
5564  361666.0  272.10   15.0  272.05  102.0
5565  361666.0  272.10   39.0  272.05   96.0
5566  361666.0  272.10   61.0  272.05   84.0
5567  361664.0  272.10   61.0  272.05   84.0
5568  361662.0  272.10   70.0  272.05   81.0
5569  361662.0  272.10   66.0  272.05   77.0
5570  361662.0  272.10   62.0  272.05   72.0
5571  361662.0  272.10   76.0  272.05   72.0
5572  361662.0  272.10   67.0  272.05   70.0
5573  361662.0  272.10   80.0  272.05   76.0
5574  361664.0  272.10   72.0  272.05   75.0
5575  361630.0  272.10   82.0  272.05   11.0
5576  361632.0  272.10   92.0  272.05   10.0
5577  361634.0  272.10   92.0  272.05    9.0
5578  361634.0  272.10   92.0  272.05   23.0
5579  361634.0  272.10   91.0  272.05   23.0
5580  361634.0  272.05   69.0  272.00  295.0
5581  361578.0  272.05   57.0  272.00  281.0
5582  361570.0  272.05   12.0  272.00  289.0
5583  361562.0  272.10   96.0  272.05   14.0
5584  361554.0  272.10   97.0  272.05   25.0
5585  361554.0  272.10   97.0  272.05   24.0
5586  361546.0  272.10   95.0  272.05   20.0
5587  361538.0  272.10   91.0  272.05   16.0
5588  361534.0  272.10   85.0  272.05   17.0

[5589 rows x 11 columns]

获取期货交易统计数据

获取期货龙虎榜数据

from jqdata import finance
finance.run_query(query(finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK).filter(finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.code==code).limit(n))

描述：记录各个期货交易所对不同商品下的期货合约，记录该交易所会员持仓排名前20的信息。（每天更新）

获取期货交易所会员持仓（龙虎榜）

参数：

• query(finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK)：表示从finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK这张表中查询期货龙虎榜数据，还可以指定所要查询的字段名，格式如下：query(库名.表名.字段名1，库名.表名.字段名2），多个字段用逗号分隔进行提取；query函数的更多用法详见：sqlalchemy.orm.query.Query对象
• finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK：收录了期货龙虎榜数据，表结构和字段信息如下：

字段设计

字段名称	中文名称	字段类型	含义
day	交易日	date
code	合约编码	varchar(12)	同一商品根据交割日的不同对应不同的期货合约，比如：'CU1807.XSGE'
exchange	交易所编码	varchar(10)	英文编码 XSGE：上海期货交易所， XDCE：大连商品交易所， XZCE：郑州商品交易所， CCFX：中国金融期货交易所， XINE:上海能源中心 , GFEX : 广期所
exchange_name	交易所名称	varchar(30)
underlying_code	标的编码	varchar(10)
underlying_name	标的名称	varchar(50)
rank_type_ID	排名类别编码	int	501001-成交量排名, 501002-持买单量排名， 501003-持卖单量排名
rank_type	排名类别	varchar(50)	包含:成交量排名，持买单量排名，持卖单量排名
rank	排名	int
member_name	会员简称	varchar(50)
indicator	统计指标	int	统计指标根据排名类别确定，分别代表：成交量，持买单量，持卖单量。单位：手
indicator_increase	统计指标比上交易日增减	int	单位：手

一手：是指交易单位,也就是一张合约所代表的单位数量的标的物，一般根据品种有所不同,比如：大豆一手是10吨，铜一手是5吨，国债期货交易单位是钱，一手几万元。

交易所编码

交易所名称	编码
上海期货交易所	XSGE
大连商品交易所	XDCE
郑州商品交易所	XZCE
中国金融期货交易所	CCFX

排名类别编码

交易所名称	编码
成交量排名	501001
持买单量排名	501002
持卖单量排名	501003

• filter(finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.code==code)：指定筛选条件，通过finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.code==code可以指定你想要查询的合约编码；除此之外，还可以对表中其他字段指定筛选条件，如finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.rank_type_ID=="501001"，表示按成交量排名查询龙虎榜数据；多个筛选条件用英文逗号分隔。
• limit(n)：限制返回的数据条数，n指定返回条数。

返回结果：

• 返回一个 dataframe，每一行对应数据表中的一条数据， 列索引是您所查询的字段名称

注意：

1. 为了防止返回数据量过大, 我们每次最多返回4000行
2. 不能进行连表查询，即同时查询多张表的数据

示例：

#查询A1905.XDCE最新一个交易日的持仓量龙虎榜数据
q=query(finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.day,
        finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.code,
        finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.rank_type,
        finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.rank,
        finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.member_name,
finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.indicator,).filter(finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.code=='A1905.XDCE',finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.rank_type_ID==501002).order_by(finance.FUT_MEMBER_POSITION_RANK.day.desc()).limit(20)
df=finance.run_query(q)
print(df)

           day        code rank_type  rank member_name  indicator
0   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     7        兴证期货       1753
1   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     8        广发期货       1575
2   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     6        华泰期货       1792
3   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     5        永安期货       1977
4   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     4        一德期货       2072
5   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     3        五矿经易       2424
6   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     2        国投安信       2959
7   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     1        华安期货       4525
8   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    20        宏源期货        621
9   2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名     9        广州金控       1271
10  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    10        国泰君安       1184
11  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    11        浙商期货       1121
12  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    18        中国国际        681
13  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    17        南华期货        746
14  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    16        申银万国        772
15  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    15        北京首创        921
16  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    14        中信期货       1013
17  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    13        东证期货       1067
18  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    12        信达期货       1079
19  2018-12-05  A1905.XDCE    持买单量排名    19        徽商期货        625

获取期货仓单数据

from jqdata import finance
finance.run_query(query(finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT).filter(finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.underlying_code==underlying_code).limit(n))

描述：期货仓单是指由期货交易所指定交割仓库，按照期货交易所指定的程序，签发的符合合约规定质量的实物提货凭证。记录了交易所所有期货实物的库存情况以及变更情况。

参数：

• query(finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT)：表示从finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT这张表中查询期货仓单数据，还可以指定所要查询的字段名，格式如下：query(库名.表名.字段名1，库名.表名.字段名2），多个字段用逗号分隔进行提取；query函数的更多用法详见：sqlalchemy.orm.query.Query对象
• finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT：收录了期货仓单数据，表结构和字段信息如下：

字段设计

字段名称	中文名称	字段类型	注释
day	日期	date
exchange	交易所编码	varchar(10)	英文编码
exchange_name	交易所名称	varchar(30)	上海期货交易所，大连商品交易所，郑州商商品交易所，中国金融期货交易所, 上海能源中心 , 广期所
underlying_code	品种编码	varchar(10)
product_name	品种名称	varchar(20)
warehouse_name	仓库名称	varchar(20)	上期所：将地区和仓库数据合并成一条，仓库名称=“地区”+“仓库”。大商所：仓库名称存在多个不同的名字的，取第一个字体加粗的仓库名称。郑商所：不区分品牌，对每个仓库取仓库小计值
warehouse_receipt_number	今日期货仓单	int
unit	单位	varchar(10)
warehouse_receipt_number_increase	比昨日增减	int

交易所名称编码

交易所名称	编码
上海期货交易所	XSGE
大连商品交易所	XDCE
郑州商商品交易所	XZCE
中国金融期货交易所	CCFX

• filter(finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.underlying_code==underlying_code)：指定筛选条件，通过finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.underlying_code==underlying_code可以指定你想要查询的品种；除此之外，还可以对表中其他字段指定筛选条件；多个筛选条件用英文逗号分隔。
• limit(n)：限制返回的数据条数，n指定返回条数。

返回结果：

• 返回一个 dataframe，每一行对应数据表中的一条数据， 列索引是您所查询的字段名称

注意：

1. 为了防止返回数据量过大, 我们每次最多返回4000行
2. 不能进行连表查询，即同时查询多张表的数据

示例：

#查询品种为铜（'CU')的2018年12月05日的仓单数据
q=query(finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.day,
        finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.underlying_code,
        finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.warehouse_name,
finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.warehouse_receipt_number).filter(finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.underlying_code=='CU',finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.day=='2018-12-05').order_by(finance.FUT_WAREHOUSE_RECEIPT.day.desc())
df=finance.run_query(q)
print(df)

           day underlying_code warehouse_name  warehouse_receipt_number
0   2018-12-05              CU        上海-上海裕强                         0
1   2018-12-05              CU        上海-上港物流                      3524
2   2018-12-05              CU       上海-世天威洋山                         0
3   2018-12-05              CU    上海-中储临港(保税)                         0
4   2018-12-05              CU        上海-中储吴淞                      5238
5   2018-12-05              CU        上海-中储大场                       224
6   2018-12-05              CU      上海-中海华东宝山                      2804
7   2018-12-05              CU        上海-同盛松江                       177
8   2018-12-05              CU    上海-同盛洋山(保税)                         0
9   2018-12-05              CU       上海-国储外高桥                         0
10  2018-12-05              CU        上海-国储天威                       199
11  2018-12-05              CU     上海-外运华东张华浜                        25
12  2018-12-05              CU        上海-期晟公司                       200
13  2018-12-05              CU        上海-裕强闵行                      2111
14  2018-12-05              CU       广东-八三O黄浦                      9141
15  2018-12-05              CU        广东-南储仓储                      5025
16  2018-12-05              CU      江苏-上港物流苏州                         0
17  2018-12-05              CU        江苏-中储无锡                     10517
18  2018-12-05              CU        江苏-常州融达                      6787
19  2018-12-05              CU        江苏-无锡国联                      1349
20  2018-12-05              CU       江苏-添马行物流                       202
21  2018-12-05              CU        江西-江西国储                      1238
22  2018-12-05              CU      浙江-国储837处                      4205
23  2018-12-05              CU       浙江-宁波九龙仓                         0

期货手续费及保证金

获取期货手续费

from jqdata import finance
finance.run_query(query(finance.FUT_CHARGE).filter(finance.FUT_CHARGE.day==date).limit(n))

描述：获取期货手续费。注意这是结算参数，正常是盘后更新，但是盘前也可以根据公告推导,因此盘前(含夜盘)是推算得到的，准确的结算参数需要在盘后 17:00 之后获取

参数：

• query(finance.FUT_CHARGE)：表示从finance.FUT_CHARGE这张表中查询期货手续费数据，还可以指定所要查询的字段名，格式如下：query(库名.表名.字段名1，库名.表名.字段名2），多个字段用逗号分隔进行提取；query函数的更多用法详见：sqlalchemy.orm.query.Query对象
• finance.FUT_CHARGE：收录了期货手续费数据，表结构和字段信息如下：

字段设计

字段名称	中文名称	字段类型	注释
day	日期	date
code	标的代码	varchar(12)
exchange	交易所编码	varchar(10)	英文编码
exchange_name	交易所名称	varchar(30)
unit	计量单位	varchar(10)	'元/手' 或者 '‱'
clearance_charge	平仓手续费	DECIMAL(19, 4)	上期所/能源中心,郑商所,中金所为交易手续费
opening_charge	开仓手续费	DECIMAL(19, 4)	上期所//能源中心,郑商所,中金所不支持 , (大商所和广期所一般等于平仓手续费)
short_clearance_charge	短平手续费	DECIMAL(19, 4)	大商所和广期所是短平手续费,郑商所为平今,上期货//能源中心和中金所根据折扣率换算
short_opening_charge	短开手续费	DECIMAL(19, 4)	仅大商所(一般等于短平)和广期所支持

• filter(finance.FUT_CHARGE.code==code)：指定筛选条件，通过finance.FUT_CHARGE.code==code可以指定你想要查询的标的；除此之外，还可以对表中其他字段指定筛选条件；多个筛选条件用英文逗号分隔。
• limit(n)：限制返回的数据条数，n指定返回条数。

返回结果：

• 返回一个 dataframe，每一行对应数据表中的一条数据， 列索引是您所查询的字段名称

示例：

#查询SI2312的2022年12月22日的手续费数据
from jqdata import finance
df = finance.run_query(query(finance.FUT_CHARGE).filter(finance.FUT_CHARGE.day == '2022-12-22',
                                                  finance.FUT_CHARGE.code == "SI2312.GFEX"
                                                  ))
print(df)

        id        date  ... short_clearance_charge short_opening_charge
0  1389520  2022-12-22  ...                    1.0                  1.0

[1 rows x 10 columns]

获取期货保证金

from jqdata import finance
finance.run_query(query(finance.FUT_MARGIN).filter(finance.FUT_MARGIN.day==date).limit(n))

描述：获取期货保证金(结算参数)。

参数：

• query(finance.FUT_MARGIN)：表示从finance.FUT_MARGIN这张表中查询期货保证金数据，还可以指定所要查询的字段名，格式如下：query(库名.表名.字段名1，库名.表名.字段名2），多个字段用逗号分隔进行提取；query函数的更多用法详见：sqlalchemy.orm.query.Query对象
• finance.FUT_MARGIN：收录了期货保证金数据，表结构和字段信息如下：

字段设计

字段名称	中文名称	字段类型	注释
day	日期	date
code	标的代码	varchar(12)
exchange	交易所编码	varchar(10)	英文编码
exchange_name	交易所名称	varchar(30)
specul_buy_margin_rate	投机买保证金率	DECIMAL(19, 4)	上期所,大商所,广期所为交易保证金(投机),中金所为多头保证金, 郑商所为交易保证金
specul_sell_margin_rate	投机卖保证金率	DECIMAL(19, 4)	上期所/能源中心,大商所,广期所为交易保证金(投机),中金所为空头保证金, 郑商所为交易保证金
hedg_buy_margin_rate	套保买保证金率	DECIMAL(19, 4)	上期所/能源中心,大商所,广期所为交易保证金(套保)
hedg_sell_margin_rate	套保卖保证金率	DECIMAL(19, 4)	上期所/能源中心,大商所,广期所为交易保证金(套保)

• filter(finance.FUT_MARGIN.code==code)：指定筛选条件，通过finance.FUT_MARGIN.code==code可以指定你想要查询的标的；除此之外，还可以对表中其他字段指定筛选条件；多个筛选条件用英文逗号分隔。
• limit(n)：限制返回的数据条数，n指定返回条数。

返回结果：

• 返回一个 dataframe，每一行对应数据表中的一条数据， 列索引是您所查询的字段名称

示例：

#查询SI2312的2022年12月22日的保证金数据
from jqdata import finance
df = finance.run_query(query(finance.FUT_MARGIN).filter(finance.FUT_MARGIN.day == '2022-12-22',
                                                  finance.FUT_MARGIN.code == "SI2312.GFEX"
                                                  ))
print(df)

     id        date  ... hedg_buy_margin_rate hedg_sell_margin_rate
0  637002  2022-12-22  ...                 10.0                  10.0

[1 rows x 9 columns]

期货列表

金融期货列表

提供当前时间段内有效的金融期货合约数据（如行情数据等），具体调用方法可以参考API文档.(温馨提示：鉴于内容太多, 可使用Ctrl + F进行搜索)可使用get_all_securities(['futures'])获取当前阶段的金融期货列表包含期货代码、名称，起止日期等信息。或登录中金所官网进行查询。

支持的金融期货种类

1. 沪深300指数期货合约表

信息	内容
合约标的	沪深300指数
合约乘数	每点300元
报价单位	指数点
最小变动价位	0.2点
合约月份	当月、下月及随后两个季月
交易时间	上午：9:30-11:30，下午：13:00-15:00
每日价格最大波动限制	上一个交易日结算价的±10%
最低交易保证金	合约价值的8%
最后交易日	合约到期月份的第三个周五，遇国家法定假日顺延
交割日期	同最后交易日
交割方式	现金交割
交易代码	IF
上市交易所	中国金融期货交易所

2. 上证50股指期货合约表

信息	内容
合约标的	上证50指数
合约乘数	每点300元
报价单位	指数点
最小变动价位	0.2点
合约月份	当月、下月及随后两个季月
交易时间	上午： 9:30-11:30，下午：13:00-15:00
每日价格最大波动限制	上一个交易日结算价的±10%
最低交易保证金	合约价值的8%
最后交易日	合约到期月份的第三个周五，遇国家法定假日顺延
交割日期	同最后交易日
交割方式	现金交割
交易代码	IH
上市交易所	中国金融期货交易所

3. 中证500股指期货合约表

信息	内容
合约标的	中证500指数
合约乘数	每点200元
报价单位	指数点
最小变动价位	0.2点
合约月份	当月、下月及随后两个季月
交易时间	上午： 9:30-11:30, 下午：13:00-15:00
每日价格最大波动限制	上一个交易日结算价的±10%
最低交易保证金	合约价值的8%
最后交易日	合约到期月份的第三个周五，遇国家法定假日顺延
交割日期	同最后交易日
交割方式	现金交割
交易代码	IC
上市交易所	中国金融期货交易所

4. 中证1000股指期货合约表

信息	内容
合约标的	中证1000指数
合约乘数	每点200元
报价单位	指数点
最小变动价位	0.2点
合约月份	当月、下月及随后两个季月
交易时间	上午： 9:30-11:30, 下午：13:00-15:00
每日价格最大波动限制	上一个交易日结算价的±10%
最低交易保证金	合约价值的8%
最后交易日	合约到期月份的第三个周五，遇国家法定假日顺延
交割日期	同最后交易日
交割方式	现金交割
交易代码	IM
上市交易所	中国金融期货交易所

5. 2年期国债期货合约表

信息	内容
合约标的	面值为200万元人民币、票面利率为3%的名义中短期国债
可交割国债	发行期限不高于5年，合约到期月份首日剩余期限为1.5-2.25年的记账式附息国债
报价方式	百元净价报价
最小变动价位	0.005元
合约月份	最近的三个季月（3月、6月、9月、12月中的最近三个月循环）
交易时间	9:15 - 11:30, 13:00 - 15:15
最后交易日交易时间	9:15 - 11:30
每日价格最大波动限制	上一交易日结算价的±0.5%
最低交易保证金	合约价值的0.5%
最后交易日	合约到期月份的第二个星期五
最后交割日	最后交易日后的第三个交易日
交割方式	实物交割
交易代码	TS
上市交易所	中国金融期货交易所

6. 5年期国债期货合约表

信息	内容
合约标的	面值为100万元人民币、票面利率为3%的名义中期国债
可交割国债	合约到期月份首日剩余期限为4-5.25年的记账式附息国债
报价方式	百元净价报价
最小变动价位	0.005元
合约月份	最近的三个季月（3月、6月、9月、12月中的最近三个月循环）
交易时间	09:15—11:30， 13:00—15:15
最后交易日交易时间	09:15—11:30
每日价格最大波动限制	上一交易日结算价的±1.2%
最低交易保证金	合约价值的1%
最后交易日	合约到期月份的第二个星期五
最后交割日	最后交易日后的第三个交易日
交割方式	实物交割
交易代码	TF
上市交易所	中国金融期货交易所

7. 10年期国债期货合约表

信息	内容
合约标的	面值为100万元人民币、票面利率为3%的名义长期国债
可交割国债	合约到期月份首日剩余期限为6.5-10.25年的记账式附息国债
报价方式	百元净价报价
最小变动价位	0.005元
合约月份	最近的三个季月（3月、6月、9月、12月中的最近三个月循环）
交易时间	9:15 - 11:30，13:00 - 15:15
最后交易日交易时间	9:15 - 11:30
每日价格最大波动限制	上一交易日结算价的±2%
最低交易保证金	合约价值的2%
最后交易日	合约到期月份的第二个星期五
最后交割日	最后交易日后的第三个交易日
交割方式	实物交割
交易代码	T
上市交易所	中国金融期货交易所

8. 30年国指期货合约表

信息	内容
合约标的	面值为100万元人民币、票面利率为3%的名义超长期国债
可交割国债	发行期限不高于30年，合约到期月份首日剩余期限不低于25年的记账式附息国债
报价方式	百元净价报价
最小变动价位	0.01元
合约月份	最近的三个季月（3月、6月、9月、12月中的最近三个月循环）
交易时间	9:30 - 11:30, 13:00 - 15:15
最后交易日交易时间	9:30 - 11:30
每日价格最大波动限制	上一交易日结算价的±3.5%
最低交易保证金	合约价值的3.5%
最后交易日	合约到期月份的第二个星期五
最后交割日	最后交易日后的第三个交易日
交割方式	实物交割
交易代码	TL
上市交易所	中国金融期货交易所

商品期货列表

提供当前时间段内有效的商品期货期货合约数据（如行情数据等），具体调用方法可以参考API文档。

指数合约的合成规则：使用该品种内所有正在交易的合约， 按照持仓量加权计算。

具体的合约代码请查看下面的：主力合约及品种指数

主力连续合约及品种指数

中金所

名称	主力合约代码	指数合约代码	开始时间	退市时间	备注
沪深300合约	IF9999.CCFX	IF8888.CCFX	2010-04-16
5年期国债合约	TF9999.CCFX	TF8888.CCFX	2013-09-06
10年期国债合约	T9999.CCFX	T8888.CCFX	2015-03-20
中证500合约	IC9999.CCFX	IC8888.CCFX	2015-04-16
上证50合约	IH9999.CCFX	IH8888.CCFX	2015-04-16
2年期国债合约	TS9999.CCFX	TS8888.CCFX	2018-08-17
中证1000合约	IM9999.CCFX	IM8888.CCFX	2022-07-22
30年期国债合约	TL9999.CCFX	TL8888.CCFX	2023-04-21

广期所

名称	主力合约代码	指数合约代码	开始时间	退市时间	备注
工业硅合约	SI9999.GFEX	SI8888.GFEX	2022-12-22
碳酸锂合约	LC9999.GFEX	LC8888.GFEX	2023-07-21
多晶硅合约	PS9999.GFEX	PS8888.GFEX	2024-12-26

大商所

名称	主力合约代码	指数合约代码	开始时间	退市时间	备注
豆一合约	A9999.XDCE	A8888.XDCE	2005-01-03
豆二合约	B9999.XDCE	B8888.XDCE	2005-01-03
豆粕合约	M9999.XDCE	M8888.XDCE	2005-01-03
玉米合约	C9999.XDCE	C8888.XDCE	2005-01-03
豆油合约	Y9999.XDCE	Y8888.XDCE	2006-01-09
聚乙烯合约	L9999.XDCE	L8888.XDCE	2007-07-31
棕榈油合约	P9999.XDCE	P8888.XDCE	2007-10-29
聚氯乙烯合约	V9999.XDCE	V8888.XDCE	2009-05-25
焦炭合约	J9999.XDCE	J8888.XDCE	2011-04-15
焦煤合约	JM9999.XDCE	JM8888.XDCE	2013-03-22
铁矿石合约	I9999.XDCE	I8888.XDCE	2013-10-18
鸡蛋合约	JD9999.XDCE	JD8888.XDCE	2013-11-08
胶合板合约	BB9999.XDCE	BB8888.XDCE	2013-12-06
纤维板合约	FB9999.XDCE	FB8888.XDCE	2013-12-06
聚丙烯合约	PP9999.XDCE	PP8888.XDCE	2014-02-28
玉米淀粉合约	CS9999.XDCE	CS8888.XDCE	2014-12-19
乙二醇合约	EG9999.XDCE	EG8888.XDCE	2018-12-10
粳米合约	RR9999.XDCE	RR8888.XDCE	2019-08-16
苯乙烯合约	EB9999.XDCE	EB8888.XDCE	2019-09-26
液化石油气合约	PG9999.XDCE	PG8888.XDCE	2020-03-30
生猪合约	LH9999.XDCE	LH8888.XDCE	2021-01-08
原木合约	LG9999.XDCE	LG8888.XDCE	2024-11-18

上海国际能源交易中心

名称	主力合约代码	指数合约代码	开始时间	退市时间	备注
原油合约	SC9999.XINE	SC8888.XINE	2018-03-26
20号胶合约	NR9999.XINE	NR8888.XINE	2019-08-12
低硫燃料油合约	LU9999.XINE	LU8888.XINE	2020-06-22
阴极铜合约	BC9999.XINE	BC8888.XINE	2020-11-19
集运指数（欧线）合约	EC9999.XINE	EC8888.XINE	2023-08-18

上期所

名称	主力合约代码	指数合约代码	开始时间	退市时间	备注
铝合约	AL9999.XSGE	AL8888.XSGE	2005-01-03
天然橡胶合约	RU9999.XSGE	RU8888.XSGE	2005-01-03
燃料油合约	FU9999.XSGE	FU8888.XSGE	2005-01-03
铜合约	CU9999.XSGE	CU8888.XSGE	2005-01-03
锌合约	ZN9999.XSGE	ZN8888.XSGE	2007-03-26
黄金合约	AU9999.XSGE	AU8888.XSGE	2008-01-09
线材合约	WR9999.XSGE	WR8888.XSGE	2009-03-27
螺纹钢合约	RB9999.XSGE	RB8888.XSGE	2009-03-27
铅合约	PB9999.XSGE	PB8888.XSGE	2011-03-24
白银合约	AG9999.XSGE	AG8888.XSGE	2012-05-10
石油沥青合约	BU9999.XSGE	BU8888.XSGE	2013-10-09
热轧卷板合约	HC9999.XSGE	HC8888.XSGE	2014-03-21
锡合约	SN9999.XSGE	SN8888.XSGE	2015-03-27
镍合约	NI9999.XSGE	NI8888.XSGE	2015-03-27
纸浆合约	SP9999.XSGE	SP8888.XSGE	2018-11-27
不锈钢合约	SS9999.XSGE	SS8888.XSGE	2019-09-25
氧化铝合约	AO9999.XSGE	AO8888.XSGE	2023-06-19
丁二烯橡胶合约	BR9999.XSGE	BR8888.XSGE	2023-07-28

郑商所

名称	主力合约代码	指数合约代码	开始时间	退市时间	备注
硬白小麦合约	WT9999.XZCE	WT8888.XZCE	2005-01-03	2012-11-22
强麦合约	WS9999.XZCE	WS8888.XZCE	2005-01-03	2013-05-23	WS为旧的强麦合约代码，自WS1305停止执行
绿豆合约	GN9999.XZCE	GN8888.XZCE	2005-01-03	2010-03-23
棉花合约	CF9999.XZCE	CF8888.XZCE	2005-01-03
白糖合约	SR9999.XZCE	SR8888.XZCE	2006-01-06
PTA合约	TA9999.XZCE	TA8888.XZCE	2006-12-18
菜籽油合约	RO9999.XZCE	RO8888.XZCE	2007-06-08	2013-05-15	RO为旧的菜籽油合约,自RO1305停止执行
早籼稻合约	ER9999.XZCE	ER8888.XZCE	2009-04-20	2013-05-23	ER为旧的早籼稻合约,自ER1305停止执行
甲醇合约	ME9999.XZCE	ME8888.XZCE	2011-10-28	2015-05-15	ME为旧的甲醇合约代码，自ME1505停止执行
普麦合约	PM9999.XZCE	PM8888.XZCE	2012-01-17
菜籽油合约	OI9999.XZCE	OI8888.XZCE	2012-07-16		OI为新的菜籽油合约,自OI1307开始执行
早籼稻合约	RI9999.XZCE	RI8888.XZCE	2012-07-24		RI为新的早籼稻合约,自RI1307开始执行
强麦合约	WH9999.XZCE	WH8888.XZCE	2012-07-24		WH为新的强麦合约代码，自WH1307开始执行
玻璃合约	FG9999.XZCE	FG8888.XZCE	2012-12-03
油菜籽合约	RS9999.XZCE	RS8888.XZCE	2012-12-28
菜籽粕合约	RM9999.XZCE	RM8888.XZCE	2012-12-28
动力煤合约	TC9999.XZCE	TC8888.XZCE	2013-09-26	2016-04-08	TC为旧的动力煤合约，自TC1605停止执行
粳稻谷合约	JR9999.XZCE	JR8888.XZCE	2013-11-18
甲醇合约	MA9999.XZCE	MA8888.XZCE	2014-06-17		MA为新的甲醇合约代码，自MA1506开始执行
晚籼稻合约	LR9999.XZCE	LR8888.XZCE	2014-07-08
硅铁合约	SF9999.XZCE	SF8888.XZCE	2014-08-08
锰硅合约	SM9999.XZCE	SM8888.XZCE	2014-08-08
动力煤合约	ZC9999.XZCE	ZC8888.XZCE	2015-05-18		ZC为新的动力煤合约，自ZC1605开始执行
棉纱合约	CY9999.XZCE	CY8888.XZCE	2017-08-18
苹果合约	AP9999.XZCE	AP8888.XZCE	2017-12-22
红枣合约	CJ9999.XZCE	CJ8888.XZCE	2019-04-30
尿素合约	UR9999.XZCE	UR8888.XZCE	2019-08-09
纯碱合约	SA9999.XZCE	SA8888.XZCE	2019-12-06
短纤合约	PF9999.XZCE	PF8888.XZCE	2020-10-12
花生合约	PK9999.XZCE	PK8888.XZCE	2021-02-01
烧碱合约	SH9999.XZCE	SH8888.XZCE	2023-09-15
对二甲苯合约	PX9999.XZCE	PX8888.XZCE	2023-09-15
瓶级聚酯切片合约	PR9999.XZCE	PR8888.XZCE	2024-08-30