期貨持倉數據查詢有兩種方法，一種是通過交易所官網進行查詢，還有一種就是通過交易軟體進行查詢。
交易所官網查詢期貨持倉數據
登陸各大交易所官網，點擊「日交易排行」
選擇相應品種和日期就可以查詢具體的持倉情況了
2. 哪裡可以看到實時的期貨行情
期貨交易軟體看期貨行情，都是實時的。
3. 期貨實時行情數據去哪裡看比較好
期貨行情，我平時是在「一期貨」上面看的，他們行情數據還是比較及時的。
建議你多看看行情內容，對你非常有幫助的。
望採納！
4. 期貨市場各個倉位的交易數據可不可以拿到
期貨市場各個倉位的交易數據可不可以拿到？
可以。通過一些免費平台獲取。
西本新干線網站
網址：西本新干線
這個網站主要提供與黑色系品種相關的一些數據，此外也提供宏觀方面的一些數據，如下圖所示。
在這個網站中，我們可以找到黑色系品種相關的庫存數據，這也是我們非常需要的一個數據，當然也有與需求相關的各種訂單指數、出口指數等，此外，這個數據做的非常好的一點就是，圖表是可以選擇日起自動生成的。我們可以自動調節日起范圍內的圖表，而且圖表下方還提供相關的具體數據，總體來說，這個網站還是非常不錯的。
3、三大期貨交易所
上期所網址：上海期貨交易所
大商所網址：大連商品交易所
鄭商所網址：鄭州商品交易所
我們從三大期貨交易所可以獲得哪些重要的數據呢，第一，三大期貨交易所都提供倉單日報，我們可以獲得三大交易所的注冊倉單數據。第二，上海期貨交易所還提供庫存周報，我們也可以獲得部分庫存相關的數據。第三，三大期貨交易所均有交割制度，作為基本面交易者，你需要對你所關注的品種的交割制度和交割細則有所了解，這樣你的交易邏輯才會更加完備，基本上有用的數據就是這三大類。
當然，我們只看單個數據並無法直觀地看出趨勢，我們想要看出趨勢，就需要看好幾天甚至好幾周的數據，將其導出來，然後繪製成圖表來觀察趨勢，這個過程如果採用手動的方法進行操作，必定也是非常麻煩的，我同樣給大家提供一個工具，也是自己寫的一個粗糙的爬蟲工具，只要你電腦中安搏燃扮裝了python，運行一下，輸入起始日期和終止日期，程序就會自動幫你從交易所的網站爬取指定日期范圍內的倉單數據和庫存數據，這樣你就可以在excel文件中輕松地繪制折線圖來觀察趨勢了。
4、長江有色金屬網
網址：有色金屬價格行情
這個網站主要是提供有色金屬相關的需求與供應情況，以及歷史的價格走勢，我們在這里得到有色金屬的期貨與現貨價格走勢的情況，從而判斷基差的變化。既然有了生意社網站，為什麼我們還要看一下長江有色金屬網呢？這是因為，同一種商品，在不同網站上的數據並不相同，有時候甚至差別很大，我們不敢確保我們從公開市場中獲取的相關數據完全正確，但如果不同網站上提供的數據差別不大的話，那將大大提高我們判斷的准確性，單純從一個網站中的數據來判斷，最大的風險就在於網站數據的不準確性，所以這一點我們需要注意一下。
5、華爾街見聞
網址：華爾街見聞
對沖投研網址：對沖研投
華爾街見聞網站還是不錯的，上面提供了各種的相關宏觀經濟數據，而且還有一些相關的文章見解，你也可以早晨起來聽一下華爾街見聞早餐，了解一下一天之內國內外都發生了那些經濟大事。
對沖頭研是華爾街的資產品，這個網站剛推出不久，主要是為期貨交易者推出的，它上面提供各個品種的相關數據以及實時的各種新聞，還提供相關的套利介紹，既可以獲取信息， 也可以進行學習。
6、移動類App
上面介紹的主要是PC端經常使用的一些網站，移動端的推薦移動生意社、同花順iFInd、我的鋼鐵、華爾街見聞。移動生意社和華爾街見聞有什麼作用，在前面已經介紹過了，這里不再重復。
同花順iFInd的有一個功能我比較喜歡，它的首頁當中統計報表點開後，我們可以查到期貨所有品種的倉單與庫存數據，並且還可以將數據轉換成圖表的形式，從而方便我們查看變化趨勢。據我觀察，它的這些數據就是從三大期貨交易所網站中爬取過來的，庫存方面的數據只有上期所的數據，而沒有大商所與鄭商所。
我的鋼鐵也是與黑色系相關的一個App，前面我已經提到過，但從一個網站上獲取來得數據並不一定準確，所以我們需要從同一行業不同來源獲取數據來進行對比一下，差別不大的話，我們所得到的數據基本上還是比較可靠的，我們可以將西本新干線中的數據與我的鋼段雀鐵中的數據適當對比一下，看看出入大不大。
7、數據的使用技巧
關於數據的使用，我主要想提兩點建議：第一，數據來源的可靠性。錯誤的數據可能讓你得到錯誤的判斷，所以當我們在獲取某個商品的數據時，盡可能的多渠道獲得然後進行比較，如果數據之間差別不大，可以認為數據可靠；如果數據之間差別很大，那麼我們需要謹慎。第二，數據的欺騙性。有些數據即使是真實的，按並不一定有效，尤其是現貨的數據，基灶很多時候是有價無市，這樣的數據表面真實，實際無效，說明市場不接受這個價格，所以我們在關注現貨價格時，也得關注現貨市場的成交數據，如果在某個價格上市場上成交比較活躍，說明這個現貨數據還是非常有效的。關於數據的其他問題，後面如果遇到了，我們單獨介紹。