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您好，这个示例使用了常见的技术指标，如移动平均线（MA）和相对强弱指数（RSI）来判断多空趋势：
# 假设你已经有了一个包含纯碱期货历史数据的DataFrame
# 数据包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价等列
data = pd.read_csv('pure_alkali_futures.csv')
# 计算短期和长期移动平均线
data['short_ma'] = talib.SMA(data['close'], timeperiod=20)
data['long_ma'] = talib.SMA(data['close'], timeperiod=50)
# 计算RSI指标
data['rsi'] = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 判断多空信号
data['signal'] = 0
data.loc[data['short_ma'] > data['long_ma'] & data['rsi'] < 30, 'signal'] = 1 # 多头信号
data.loc[data['short_ma'] 70, 'signal'] = -1 # 空头信号
print(data[['date', 'close', 'short_ma', 'long_ma', 'rsi', 'signal']])
```
期货交易，最难的就是看清方向并控制失误。这一年，我通过不断优化，实盘验证了一套完善的多空指标系统，帮助我精准识别信号，避开了过去容易犯的错误。现在，这套系统已经非常成熟，可以分享给更多和我一样在市场努力的朋友。如果你想更快找到交易方向，加我微信手把手教你安装使用，尽量让你早日掌握高效方法。
发布于2025-1-15 13:14 北京
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