监控期货与大宗商品行情;支持原油、黄金、白银、天然气、铜等品种;实时数据来源 Yahoo Finance chart API;微信公众号:PM熊叔(打造一人公司的投研团队)
期货雷达 (Futures Radar)是一项面向实际任务的技能,主要用于WTI原油;布伦特原油;
关键比价与信号;GC/F ÷ SI/F;>80 银相对便宜(均值),<50 金便宜;CL/F ÷ (GC/F÷100。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
| 类别 | 品种 | 代码 | 单位 |
|---|---|---|---|
| 能源 | WTI原油 | CL=F | 桶 |
| 布伦特原油 | BZ=F | 桶 | |
| 天然气 | NG=F | 百万英热 | |
| 贵金属 | 黄金 | GC=F | 盎司 |
| 白银 | SI=F | 盎司 | |
| 铂金 | PL=F | 盎司 | |
| 钯金 | PA=F | 盎司 | |
| 基本金属 | 铜 | HG=F | 磅 |
| 农产品 | 玉米 | ZC=F | 蒲式耳 |
| 大豆 | ZS=F | 蒲式耳 | |
| 小麦 | ZW=F | 蒲式耳 | |
| 国债期货 | 10年国债 | ZN=F | 面值100 |
| 30年国债 | ZB=F | 面值100 |
import requests
def get_quote(symbol):
"""获取期货行情(Yahoo Finance chart API)"""
url = f"https://query2.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/{symbol}?interval=1d&range=1d"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
meta = r.json()["chart"]["result"][0]["meta"]
price = meta["regularMarketPrice"]
prev = meta["chartPreviousClose"]
chg = price - prev
pct = chg / prev * 100
return {"price": price, "chg": chg, "pct": pct,
"high": meta["regularMarketDayHigh"],
"low": meta["regularMarketDayLow"]}
| 比价 | 公式 | 含义 |
|---|---|---|
| 金银比 | GC/F ÷ SI/F | >80 银相对便宜(均值),<50 金便宜 |
| 油金比 | CL/F ÷ (GC/F÷100) | >2.5 通胀预期强,<1.5 避险情绪 |
| 金铜比 | GC/F ÷ HG/F | 经济预期(金强→衰退/避险,铜强→复苏) |
| 品种 | 关键信号 |
|---|---|
| WTI原油 > 100 | 地缘风险/供应紧张,通胀压力 |
| 黄金 > 2000 | 避险情绪浓厚 |
| 白银 < 22 | 工业需求疲软 |
| 天然气 > 4 | 能源危机/冬季需求 |
| 10年国债期货 > 114 | 降息预期增强(债券涨) |
| 10年国债期货 < 110 | 利率上升预期(债券跌) |
| 钯金 > 2000 | 汽车行业需求强(芯片/电动车替代中) |
分析顺序:
cd C:Usersgold3.openclawworkspaceskillsfutures-radarscripts # 查询全部期货品种 python futures_spot.py
相关专题
热门下载
相关下载
精品课程
共6课时 | 54.7万人学习
共89课时 | 134.1万人学习
共49课时 | 82.6万人学习
最新文章