您好， 关于期货量化交易趋势跟随策略的Python代码分享。可以加我微信领取，我将分享一个简单的期货量化交易趋势跟随策略的Python代码。这个策略使用了移动平均线交叉作为交易信号，当短期均线上穿长期均线时，视为买入信号；当短期均线下穿长期均线时，视为卖出信号。以下是具体的代码示例：

```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

假设df是包含期货价格历史数据的DataFrame，其中包含'close'列
def moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window):
计算短期和长期移动平均线
df['short_mavg'] = df['close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
df['long_mavg'] = df['close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()
生成信号：1为买入，-1为卖出，0为持有
df['signal'] = 0
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] > df['long_mavg'][short_window:], 1, 0)
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] < df['long_mavg'][short_window:], -1, df['signal'][short_window:])
生成持仓变化：1为买入，-1为卖出，0为不变
df['positions'] = df['signal'].diff()
return df

示例：获取数据并应用策略
这里需要替换为您的实际数据源
df = get_realtime_data(symbol, api_key) # 假设这是获取数据的函数

应用策略
short_window = 40 # 短期窗口，例如40天
long_window = 100 # 长期窗口，例如100天
df = moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window)

请注意，上述代码中的`get_realtime_data`函数需要您根据实际情况实现，以获取实时或历史数据。此外，您需要将`short_window`和`long_window`替换为您选择的短期和长期窗口大小。这个策略是一个基础的趋势跟随策略，您可以根据需要进一步优化和调整。

要想入门量化交易不踩坑，或者觉得量化做起来有点复杂，不知道从哪儿开始，可以直接加我微信或电话交流学习，让你低成本免费实现量化，还有现成的量化策略模型，免编程，直接用，一对一帮你快速上手!

发布于2024-12-27 09:18 上海