где можно скачать котировки фьючерсов, кроме Финама?

скрипт ниже качает тиковые данные в файл из этого файла надо взять интересущий инструмент, скопировать(контрлц контрлв) в эксель и сохранить.

например можно назвать iss.py

import requests

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

def get_trades(tradeno=0, date=«2015-11-24»):
""«Получает сделки по инструменту с использованием пагинации.»""
"""
url строку можно менять примеры рынков и инструментов:
iss.moex.com/iss/engines.xml, iss.moex.com/iss/engines/stock/markets.xml, iss.moex.com/iss/engines/futures/markets.xml
"""
url = f«iss.moex.com/iss/history/engines/futures/markets/forts/trades.xml?date={date}&tradeno={tradeno}»

response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.content, 'xml')

data = []
for row in soup.find_all('row'):
row_data = {}
for key in ['SESSIONDATE', 'TRADENO', 'TRADEDATE', 'TRADETIME', 'SECID', 'BOARDID', 'PRICE', 'QUANTITY', 'OFFMARKETDEAL', 'IQSDEAL', 'RFSDEAL']:
row_data[key] = row.get(key)
data.append(row_data)

df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем столбцы в нужные типы данных
for column in ['TRADEDATE', 'SESSIONDATE']:
df[column] = pd.to_datetime(df[column], errors='coerce')
for column in ['TRADENO', 'QUANTITY', 'OFFMARKETDEAL', 'IQSDEAL', 'RFSDEAL']:
df[column] = pd.to_numeric(df[column], errors='coerce', downcast='integer')
df['PRICE'] = pd.to_numeric(df['PRICE'], errors='coerce')

return df

# Параметры
date = «2015-11-24»

df = pd.DataFrame(columns=['SESSIONDATE', 'TRADENO', 'TRADEDATE', 'TRADETIME', 'SECID', 'BOARDID', 'PRICE', 'QUANTITY', 'OFFMARKETDEAL', 'IQSDEAL', 'RFSDEAL'])
start_tradeno = -1

# Сохраняем DataFrame в CSV
df.to_csv('trades.csv', mode='a', header=True, index=False) # Добавляем заголовки

while True:
df = get_trades(tradeno=start_tradeno + 1, date=date) # Увеличиваем tradeno

# Сохраняем DataFrame в CSV с добавлением
df.to_csv('trades.csv', mode='a', header=False, index=False)

if len(df) < 500:
break # Закончили парсинг, если получено меньше 500 строк

start_tradeno = df['TRADENO'].iloc[-1] # Устанавливаем новый start_tradeno

print(«Данные успешно сохранены в файл 'trades.csv'»)

этот скрипт делает свечи указанного периода из файла в который скопировали нужный инструмент и пишет их в файл(период можно указать от 1 секунды).

например можно назвать get_candles.py

import pandas as pd

def create_candles(df, interval_seconds=1):
""«Создает свечи из данных о сделках.»""
df['TRADETIME'] = pd.to_datetime(df['TRADETIME'])
df['timestamp'] = df['TRADETIME'].dt.floor(f'{interval_seconds}S')
df = df.sort_values(by=['timestamp', 'TRADETIME'])

ohlc = df.groupby('timestamp').agg(
open=('PRICE', 'first'),
high=('PRICE', 'max'),
low=('PRICE', 'min'),
close=('PRICE', 'last'),
volume=('QUANTITY', 'sum')
)
return ohlc

# Загружаем данные из файла, преобразовав столбцы в datetime
df = pd.read_csv('trades.csv', sep=',',
parse_dates=['SESSIONDATE', 'TRADEDATE', 'TRADETIME'],
infer_datetime_format=True)

# Создаем свечи с интервалом x секунд
x = 10
ohlc_xsec = create_candles(df, interval_seconds=x)

# Сохраняем свечи в файл
ohlc_xsec.to_csv(f'candles_{x}sec.csv', index=True)

print(f«Свечи успешно созданы и сохранены в файл 'candles_{x}sec.csv'»)

если не будет работать надо установить библиотеки:
pip install --upgrade pip && pip install lxml && pip install beautifulsoup4 && pip install requests

запускать из терминала(командной строки) так -->> python3 iss.py

взять из файла trades.csv нужные данные ctrl+c ctrl+v в эксель файл сохранить его и в скрипте get_candles.py поправить имя чтобы он понимал какой файл смотреть

запускать из терминала(командной строки) так -->> python3 get_candles.py