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本指南以 AIQuant 智投开源仓库中 Tushare 数据源 Skill 包的期货数据参考文档为核心，系统讲解ft_mins历史分钟行情接口的调用方式、参数语义、返回结构与数据样例，并结合仓库中的合约信息、主力合约映射、实时分钟等配套接口与源码示例，给出可落地的分页拉取、主力合约分钟序列构建与数据标准化方案。读完本文，你将能够独立使用 Tushare Pro 获取超过 10 年历史的期货分钟级行情，并为其接入量化回测或实盘监控数据管线。

接口概览：ft_mins 能做什么

ft_mins是 Tushare Pro 提供的历史分钟行情接口，用于获取全市场期货合约的分钟级 K 线数据。从仓库 SKILL.md 中的接口列表可见，该接口在 Tushare Pro 中的 ID 为 313，归属于"期货数据"分类，描述为"获取全市场期货合约分钟数据，支持 1min/5min/15min/30min/60min 行情，提供 Python SDK 和 http Restful API 两种方式"。

该接口的核心约束与能力如下（来源于本仓库 历史分钟行情.md）：

• 支持频度：1min / 5min / 15min / 30min / 60min 五种分钟周期。
• 数据深度：本接口可以提供超过10 年历史分钟数据。
• 单次限量：单次最大返回8000 行数据，可通过期货合约代码和时间循环分页获取全部历史。
• 权限要求：120 积分可以调取 2 次接口查看数据，正式使用需满足更高积分权限。

注意：如果需要主力合约的分钟数据，需要先通过主力合约映射接口获取对应的合约代码，再按合约代码提取分钟行情——这一点在接口描述中已明确提示，下文将给出完整实现。

输入参数详解

调用ft_mins接口需要传入以下参数（均来自原文档参数表）：

其中ts_code虽然参数表中描述为"股票代码"，但在期货接口语境下实际传入的是期货合约代码，格式为"合约品种+月份+交易所后缀"，例如铜合约CU2310.SHF（上期所 SHFE）。完整合约列表可通过同目录的 合约信息.md 中的fut_basic接口获取，其返回字段包括ts_code（合约代码）、exchange（交易所）、fut_code（合约产品代码）、list_date（上市日期）、delist_date（最后交易日期）等。

freq 参数说明

输出参数详解

接口返回的每一行数据包含如下字段（默认全部显示）：

相比日线接口fut_daily（见 日线行情.md，含pre_close、pre_settle、settle、change1、change2等结算相关字段），分钟接口更侧重盘内高频 OHLCV 与持仓变化，其中oi（持仓量）是期货数据分析中的关键字段，可用于观察资金进出与移仓换月节奏。

快速上手：Python SDK 调用

环境准备

根据 SKILL.md 的指引，使用前需要：

1. 安装 Python 3.7+ 环境，并安装 tushare 依赖包（推荐使用清华 PyPI 镜像）：

pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 在 Tushare 官网注册账号获取 token，并配置环境变量：

export TUSHARE_TOKEN=your_token

仓库中的脚本 stock_data_example.py 给出了标准的 token 读取与 pro 接口初始化模式：token = os.getenv('TUSHARE_TOKEN') or ts.get_token()，再通过ts.pro_api(token)创建接口实例。

基础调用

原文档给出的接口用法示例如下：

pro = ts.pro_api() df = pro.ft_mins(ts_code='CU2310.SHF', freq='1min', start_date='2023-08-25 09:00:00', end_date='2023-08-25 19:00:00')

调用返回pandas.DataFrame，字段顺序与输出参数表一致。需要说明的是，原文档示例中pro.df = pro.ft_mins(...)为笔误，正确写法为df = pro.ft_mins(...)。

数据样例

以沪铜 CU2310 合约 2023-08-25 一个交易日的 1 分钟数据为例，返回结构如下（原文档数据样例，共 225 行 × 9 列）：

ts_code trade_time open close high low vol amount oi 0 CU2310.SHF 2023-08-25 15:00:00 68920.0 68930.0 68940.0 68910.0 373.0 128543250.0 146733.0 1 CU2310.SHF 2023-08-25 14:59:00 68910.0 68920.0 68930.0 68910.0 300.0 103379650.0 146751.0 2 CU2310.SHF 2023-08-25 14:58:00 68930.0 68920.0 68940.0 68910.0 207.0 71340500.0 146777.0 ... 224 CU2310.SHF 2023-08-25 09:01:00 68680.0 68710.0 68740.0 68680.0 868.0 298156350.0 145178.0 [225 rows x 9 columns]

数据按交易时间倒序排列（15:00 在前、09:01 在后），如需按时间正序分析，可自行sort_values("trade_time")。同时注意期货日盘收盘后（15:00 之后）通常还有夜盘交易时段，示例中end_date取到 19:00 即为覆盖夜盘开始的时段。

实战：分页拉取超过 10 年的全历史分钟数据

由于单次调用最多返回 8000 行，而 1 分钟数据一天（含夜盘）约 225 行（见上方样例[225 rows x 9 columns]），8000 行大约对应 30 余个交易日。要获取 10 年以上的全量历史，必须按时间区间循环分页，同时通过合约代码维度逐合约提取。

一个稳健的分页策略是：以"合约代码 × 日期区间"为粒度，将时间轴切成不超过 8000 行的窗口逐批拉取。伪代码如下：

import tushare as ts pro = ts.pro_api() def fetch_fut_mins_by_day(ts_code, freq, start_day, end_day): """按日粒度分页拉取某合约一段时间的分钟行情""" frames = [] # 结合交易日历生成交易日序列，逐日或按周窗口调用 for day in trading_days_between(start_day, end_day): df = pro.ft_mins( ts_code=ts_code, freq=freq, start_date=f"{day} 09:00:00", end_date=f"{day} 23:00:00", # 覆盖日盘 + 夜盘 ) if df is not None and not df.empty: frames.append(df) return pd.concat(frames, ignore_index=True)

其中交易日序列可通过 Tushare 的 交易日历.md 中的trade_cal接口获取（该接口返回各大期货交易所交易日历数据），仓库 tushare_demo.py 中同样演示了trade_cal的用法与"只保留is_open == 1交易日"的过滤逻辑。

进阶：主力合约分钟序列的构建流程

期货合约会随交割月临近而到期，单纯按单个合约代码拉取分钟数据只能得到该合约存续期的行情。要构建主力合约连续分钟序列，需按接口文档提示的流程走：

1. 获取合约基本信息：通过fut_basic拿到全市场合约列表与上市/退市日期（见 合约信息.md），确认品种代码与合约代码规则。

2. 获取主力合约映射：调用 期货主力与连续合约.md 中的fut_mapping接口，得到每个交易日主力/连续合约对应的具体月合约代码：

pro = ts.pro_api() # 获取主力合约 TF.CFX 每日对应的月合约 df = pro.fut_mapping(ts_code='TF.CFX')

返回字段为ts_code（连续合约代码）、trade_date（起始日期）、mapping_ts_code（期货合约代码）。从该文档的数据样例可见，2019-08-23 至 2019-08-14 期间主力映射为TF1912.CFX，而 2019-08-13 之前映射为TF1909.CFX，即主力合约随换月发生切换。

3. 逐日拼接分钟数据：遍历映射表，对每个交易日的mapping_ts_code调用ft_mins提取该日分钟行情，最终按日期拼接成连续的主力分钟序列，完成"换月拼接 + 复权处理（如需）"。

HTTP Restful API 方式：轻量级客户端实现

除 Python SDK 外，ft_mins同样支持 HTTP Restful API。仓库 tushare_demo.py 中的TushareHttpClient类提供了一个不依赖 tushare SDK 的轻量级实现，其核心逻辑包括：

• 通过requests.post("http://api.tushare.pro", json=...)发送请求，请求体包含api_name、token、params、fields四个字段；
• 内置_check_rate_limit()每分钟调用计数，防止超出免费配额；
• 对响应结果做code != 0的错误校验，并将data.fields与data.items组装为 pandas DataFrame。

使用 HTTP 方式调用ft_mins的请求体形如：

{ "api_name": "ft_mins", "token": "your_token", "params": { "ts_code": "CU2310.SHF", "freq": "1min", "start_date": "2023-08-25 09:00:00", "end_date": "2023-08-25 19:00:00" }, "fields": "" }

该实现尤其适合 Docker、PyInstaller、多虚拟环境等需要减少 SDK 运行时依赖的场景，代码中同时给出了"调用方式与 tushare SDK 的 pro_api 完全一致"的设计说明。

数据标准化：分钟 OHLCV 统一输出

分钟数据要接入统一的回测或研究管线，通常需要做字段标准化。仓库 tushare_demo.py 中的fetch_ohlcv_standardized()函数演示了将 Tushare 原始字段映射为统一(trade_date, open, high, low, close, volume)格式的完整流程：

• 周期映射：1m/5m/15m/30m/1H分别映射到1min/5min/15min/30min/60min；
• 按trade_time升序排序并转为datetime索引；
• 将vol重命名为volume，并统一做pd.to_numeric数值化与空值过滤。

同样的标准化思路可完全复用到期货分钟数据上，只需将stk_mins（股票分钟接口）替换为ft_mins，并将ts_code换成期货合约代码即可。

配套接口与注意事项

围绕期货分钟行情，仓库 references/期货数据 目录还提供了完整的配套接口文档，便于构建期货数据全链路：

• 实时分钟行情.md：rt_fut_min接口，盘中实时分钟数据（支持多合约逗号分隔提取），以及rt_fut_min_daily当日分钟快照回放接口；
• 日线行情.md：fut_daily日线行情，含结算价、涨跌、持仓变化等；
• 期货主力与连续合约.md：fut_mapping主力映射；
• 合约信息.md：fut_basic合约列表；
• 交易日历.md：trade_cal交易日历。

实战中还需注意以下几点：

1. 积分与权限：原文档明确 120 积分可调取 2 次接口查看数据，正式使用需按权限说明申请更高积分；fut_daily、fut_basic、fut_mapping等接口文档中同样标注了 2000 积分的门槛，积分不足时接口会返回错误，可参考 stock_data_example.py 中的try/except包装对调用失败做降级处理。
2. 限量与循环：单次 8000 行是硬限制，超过后数据被截断，务必按合约代码 + 时间窗口循环补全，这是拿到 10 年以上全历史数据的唯一途径。
3. 时间格式：输入参数start_date/end_date使用2023-08-25 09:00:00这种"日期 + 时分秒"格式（SKILL.md 中给出的日期参数格式说明为YYYYMMDD，适用于日线类接口，分钟类接口按本文档格式传入）。
4. 夜盘覆盖：国内期货包含夜盘时段，拉取数据时结束时间需覆盖到夜盘（如当日 23:00 或次日凌晨），否则会漏掉夜盘行情。
5. 主力合约换月：使用主力连续序列时必须同步fut_mapping映射表，否则拼接的分钟序列会在换月日产生价格跳变。

小结

ft_mins是构建期货分钟级行情数据底座的核心接口，配合fut_basic（合约列表）、fut_mapping（主力映射）、fut_daily（日线校验）与trade_cal（交易日历）即可形成完整的期货数据获取闭环。本仓库以 历史分钟行情.md 为核心文档，沉淀了该接口的完整参数、样例与配套接口体系，读者可直接参考 SKILL.md 中的接口索引，以及 tushare_demo.py 中的 HTTP 客户端与标准化 OHLCV 实现，快速搭建自己的期货分钟级数据管线。

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