1. 确定数据来源

WTI 原油期货数据可从多种来源获得，包括：

• 芝加哥商品交易所 (CME)
• 路透社
• 汤森路透艾康

  彭博社

2. 选择数据格式

数据格式通常有以下几种：

• CSV (逗号分隔值)：一种简单的文件，用逗号分隔数据。
• Excel：一种电子表格文件，可以存储和操作数据。
• JSON (JavaScript 对象表示法)：一种基于文本的格式，用于表示数据对象。
• API (应用程序编程接口)：允许程序与数据源交互的接口。

3. 使用 Python 提取数据

Python 是提取 WTI 原油期货数据的常用语言，提供以下库：

• pandas：用于数据操作和分析。
• requests：用于从网站获取数据。
• BeautifulSoup：用于从 HTML 页面解析数据。

4. 提取实时数据

要提取实时数据，请使用以下步骤：

1. 导入必要的库。
2. 创建一个会话对象。
3. 发送请求以获取数据。
4. 提取所需的数据。

示例代码：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

session = requests.Session()

response = session.get("https://www.cmegroup.com/trading/energy/crude-oil/light-sweet-crude-oil.html")

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

data = soup.find_all("span", class_="price")

```

5. 提取历史数据

要提取历史数据，请使用以下步骤：

1. 导入必要的库。
2. 使用 API 或数据提供商获取数据。
3. 存储数据以供将来使用。

示例代码：

```python

import pandas as pd

data = pd.read_csv("https://www.quandl.com/api/v3/datasets/CHRIS/CME_CL1.csv")

data.to_csv("wti_historical_data.csv")

```

6. 可视化数据

提取数据后，可以使用以下库对其进行可视化：

• matplotlib：用于创建静态和交互式图形。
• seaborn：用于创建高级统计图形。
• plotly：用于创建交互式和动态图形。

示例代码：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data["Date"], data["Settle"])

plt.xlabel("Date")

plt.ylabel("Settle Price")

plt.show()

```

通过遵循这些步骤，您可以轻松提取 WTI 原油期货数据。数据可以用于分析市场趋势、进行交易决策和制定投资策略。