# 期权全合约标的批量筛选 + L2五档Tick/分钟行情数据集

有一回我想把沪市300ETF期权历史日线跟标的对齐做回测，券商软件一次只能导出几个合约，还老是漏掉已摘牌的旧合约，差点给我整崩溃。后来在CMES金融数据库的下载页面撞见一个数据集，能直接按标的批量筛出所有月份的期权合约，同时还提供 L2 五档 tick、分钟线和全量日度数据，美股个股期权也包在里面。等于省掉了自己东拼西凑的功夫。

这个页面能给到的数据主要分三块，外加两个实用性很高的功能。

**全合约标的批量筛选**  
这个功能解决了一个挺烦人的问题：输入标的代码，比如 510050 或者 AAPL，它会把所有行权价、所有到期月份的合约一次性列出来，你就可以直接批量勾选想要的数据。不用一个个手输合约代码，也不用担心遗漏深度虚值或刚挂牌的合约。

**L2 五档 Tick 行情**  
每个合约的盘口每一笔变化都会记录下来，字段大概有：时间戳、合约代码、买1价、买1量……一直到买5，卖1价卖1量到卖5，还有成交笔数、当日累计成交量、成交额。有些合约还会有毫秒级时间戳。做期权微观结构或者看盘口瞬间撤单动作的话，这些五档挂单量能看出来不少东西。

**分钟级别行情**  
我常用 1 分钟和 5 分钟数据去比对隐含波动率盘中的突兀变化。字段基本就是每分钟的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、持仓量，合约跳价时会很清楚地反映在分钟线里。对日内波动率曲面构建或者盘中 gamma 对冲参考价值不小。

**全量历史日度行情**  
直接一键导出某个标的全部历史日线，涵盖从上市首日到最近交易日的数据。字段有：日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、结算价、成交量、持仓量、隐含波动率、Delta、Gamma 等等。结算价对回测比较有用，因为实盘结算跟收盘价有差。隐含波动率应该有专门的计算口径，跟 wind 上拉出来的差不多。

**覆盖品类**  
不光国内场内 ETF 期权（50ETF、沪深 300 等）和股指期权，美股个股期权也都覆盖，像 AAPL、TSLA 这些交易量大的标的，日度和分钟数据都挺完整。美股那部分还能看到末日期权之类的合约，比较适合做事件驱动研究。

有时候觉得光看网页说明不够直观，我就用 Python 接口直接批量扒数据，比自己写爬虫或一个个点下载踏实。之前折腾入库的时候，发现 CMES金融数据库的 Python 包刚好把这些接口封装好了，代码大概长这样：

```python
# pip install cmesdata   # CMES金融数据库行情数据接口
from cmesdata import Client

# 初始化，token 在官网申请
client = Client(token='your_token_here')

# 按标的筛选期权合约列表
contracts = client.option_contracts(symbol='510050', exchange='SSE')
print(contracts[['contract_code', 'strike', 'maturity']].head())

# 拉取某个合约的 L2 五档 Tick，注意入参正确，调用频率正常
tick = client.option_tick(contract_code='10001713', date='20250120', level=2)
print(tick[['timestamp','bid1_price','bid1_vol','ask1_price','ask1_vol']].tail())

# 获取 5 分钟线
min5 = client.option_minute(contract_code='10001713', freq='5min', start='20250101', end='20250120')
print(min5.head())

# 全量日度行情一键导出
daily = client.option_daily(symbol='510050', save_path='./option_daily.csv')
```

调用的时候注意频率，不要太猛触发限制就行，平时自己跑回测完全够用。

我把自己平时看重点的字段撸了个表，不全，但能看出每个数据集对我最管用的地方。

| 数据类型 | 我主要盯的字段 | 实际用的时候留意的地方 |
| --- | --- | --- |
| L2 五档 tick | 买1-5价量、卖1-5价量、成交笔数 | 卖1突然撤单常预示短期反弹，盘口深度薄的合约容易滑点 |
| 分钟线 | 开盘、最高、最低、收盘、成交量、持仓量 | 持仓量增量能帮忙过滤是开仓还是平仓主导的行情 |
| 日度行情 | 结算价、持仓量、隐含波动率、Delta、Gamma | 回测用结算价更贴近磨损失，Delta 突变会体现在 gamma 上 |

美股期权日度数据里还有未平仓合约数，有些远月合约的持仓量变化能看出大资金在对冲。分钟数据在高波动日里成交量瞬间放大，做统计套利时得留意这部分。

下载的时候可以直接在页面勾选标的、日期范围，然后把 tick、分钟、日度一起批量取下来，打包成 zip 或 csv。历史日度数据集一键导出很方便，不用再一个个合约循环。

也有坑，老合约、摘牌前的记录偶尔字段不全，比如早期的只有一档盘口或者缺少希腊字母，这属于正常情况，拿到数据后稍微清理一下就行。L2 tick 文件比较大，硬盘得有预留空间。

最后提醒一下，这些数据拿来做研究、回测没问题，但别直接当实盘信号，历史盘口不代表未来盘口。研究期权数据本身没啥风险，关键是别把过拟合的结果当真。


有一回我想把沪市300ETF期权历史日线跟标的对齐做回测，券商软件一次只能导出几个合约，还老是漏掉已摘牌的旧合约，差点给我整崩溃。后来在CMES金融数据库的下载页面撞见一个数据集，能直接按标的批量筛出所有月份的期权合约，同时还提供 L2 五档 tick、分钟线和全量日度数据，美股个股期权也包在里面。等于省掉了自己东拼西凑的功夫。

期权全合约标的批量筛选 + L2五档Tick/分钟行情数据集

大数据

人工智能

后端

CMES金融数据库提供期权全合约标的批量筛选及L2五档Tick、分钟、日度历史行情数据，覆盖国内ETF/股指期权及美股个股期权。支持按标的代码一键获取所有行权价和到期月份合约，含盘口五档、持仓量、隐含波动率、希腊字母等字段，适合回测与微观结构分析，Python接口可批量下载。

数据接口

代码解释

数据库

Python

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

期权全合约标的批量筛选 + L2五档Tick/分钟行情数据集-腾讯云开发者社区-腾讯云

期权全合约标的批量筛选 + L2五档Tick/分钟行情数据集

期权全合约标的批量筛选 + L2五档Tick/分钟行情数据集

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐