有跟踪同花顺热股基金吗

还是有很多人跟踪同花顺热股基金的，热股指数基金，顾名思义就是以特定指数为标的指数，并以该指数的成份股为投资对象，通过购买该指数的全部或部分成份股构建投资组合，以追踪标的指数表现的基金产品。

指数型基金一般会在基金名称上直接写明自身性质以及标的指数，如图所示。

如果你不能确定是否投资标的指数，可以进入基金信息页面，查看其重仓持股与指数成分股是否相符，一般而言不同风格的指数基金的持仓会略有差别，但总体保持一致。

期货市场各个仓位的交易数据可不可以拿到？

可以。通过一些免费平台获取。

西本新干线网站

网址：西本新干线

这个网站主要提供与黑色系品种相关的一些数据，此外也提供宏观方面的一些数据，如下图所示。

在这个网站中，我们可以找到黑色系品种相关的库存数据，这也是我们非常需要的一个数据，当然也有与需求相关的各种订单指数、出口指数等，此外，这个数据做的非常好的一点就是，图表是可以选择日起自动生成的。我们可以自动调节日起范围内的图表，而且图表下方还提供相关的具体数据，总体来说，这个网站还是非常不错的。

3、三大期货交易所

上期所网址：上海期货交易所

大商所网址：大连商品交易所

郑商所网址：郑州商品交易所

我们从三大期货交易所可以获得哪些重要的数据呢，第一，三大期货交易所都提供仓单日报，我们可以获得三大交易所的注册仓单数据。第二，上海期货交易所还提供库存周报，我们也可以获得部分库存相关的数据。第三，三大期货交易所均有交割制度，作为基本面交易者，你需要对你所关注的品种的交割制度和交割细则有所了解，这样你的交易逻辑才会更加完备，基本上有用的数据就是这三大类。

当然，我们只看单个数据并无法直观地看出趋势，我们想要看出趋势，就需要看好几天甚至好几周的数据，将其导出来，然后绘制成图表来观察趋势，这个过程如果采用手动的方法进行操作，必定也是非常麻烦的，我同样给大家提供一个工具，也是自己写的一个粗糙的爬虫工具，只要你电脑中安装了python，运行一下，输入起始日期和终止日期，程序就会自动帮你从交易所的网站爬取指定日期范围内的仓单数据和库存数据，这样你就可以在excel文件中轻松地绘制折线图来观察趋势了。

4、长江有色金属网

网址：有色金属价格行情

这个网站主要是提供有色金属相关的需求与供应情况，以及历史的价格走势，我们在这里得到有色金属的期货与现货价格走势的情况，从而判断基差的变化。既然有了生意社网站，为什么我们还要看一下长江有色金属网呢？这是因为，同一种商品，在不同网站上的数据并不相同，有时候甚至差别很大，我们不敢确保我们从公开市场中获取的相关数据完全正确，但如果不同网站上提供的数据差别不大的话，那将大大提高我们判断的准确性，单纯从一个网站中的数据来判断，最大的风险就在于网站数据的不准确性，所以这一点我们需要注意一下。

5、华尔街见闻

网址：华尔街见闻

对冲投研网址：对冲研投

华尔街见闻网站还是不错的，上面提供了各种的相关宏观经济数据，而且还有一些相关的文章见解，你也可以早晨起来听一下华尔街见闻早餐，了解一下一天之内国内外都发生了那些经济大事。

对冲头研是华尔街的资产品，这个网站刚推出不久，主要是为期货交易者推出的，它上面提供各个品种的相关数据以及实时的各种新闻，还提供相关的套利介绍，既可以获取信息， 也可以进行学习。

6、移动类App

上面介绍的主要是PC端经常使用的一些网站，移动端的推荐移动生意社、同花顺iFInd、我的钢铁、华尔街见闻。移动生意社和华尔街见闻有什么作用，在前面已经介绍过了，这里不再重复。

同花顺iFInd的有一个功能我比较喜欢，它的首页当中统计报表点开后，我们可以查到期货所有品种的仓单与库存数据，并且还可以将数据转换成图表的形式，从而方便我们查看变化趋势。据我观察，它的这些数据就是从三大期货交易所网站中爬取过来的，库存方面的数据只有上期所的数据，而没有大商所与郑商所。

我的钢铁也是与黑色系相关的一个App，前面我已经提到过，但从一个网站上获取来得数据并不一定准确，所以我们需要从同一行业不同来源获取数据来进行对比一下，差别不大的话，我们所得到的数据基本上还是比较可靠的，我们可以将西本新干线中的数据与我的钢铁中的数据适当对比一下，看看出入大不大。

7、数据的使用技巧

关于数据的使用，我主要想提两点建议：第一，数据来源的可靠性。错误的数据可能让你得到错误的判断，所以当我们在获取某个商品的数据时，尽可能的多渠道获得然后进行比较，如果数据之间差别不大，可以认为数据可靠；如果数据之间差别很大，那么我们需要谨慎。第二，数据的欺骗性。有些数据即使是真实的，按并不一定有效，尤其是现货的数据，很多时候是有价无市，这样的数据表面真实，实际无效，说明市场不接受这个价格，所以我们在关注现货价格时，也得关注现货市场的成交数据，如果在某个价格上市场上成交比较活跃，说明这个现货数据还是非常有效的。关于数据的其他问题，后面如果遇到了，我们单独介绍。

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