您好， 听说你对期货量化交易策略特别感兴趣，还想知道三大必学的策略和Python代码是吧？看来你已经意识到量化交易的重要性了，这确实是一个能帮助你在市场中更高效、更稳定地赚钱的好工具。不过，在刚开始接触的时候，很多人都会遇到一些困惑。

1. 双均线策略：
该策略通过比较短期和长期移动平均线来生成买卖信号。当短期均线上穿长期均线时买入，下穿时卖出。
```python
import pandas as pd

假设df是包含期货价格数据的DataFrame，'close'为收盘价列
short_window = 20 # 短期窗口
long_window = 50 # 长期窗口

df['short_mavg'] = df['close'].rolling(window=short_window).mean()
df['long_mavg'] = df['close'].rolling(window=long_window).mean()

2. 动量策略：
该策略基于价格动量来预测未来价格走势。当价格动量上升时买入，下降时卖出。
```python

 假设df是包含期货价格数据的DataFrame，'close'为收盘价列
momentum = df['close'].diff() # 计算动量（价格变化）

生成信号：动量大于0为1（买入），小于0为-1（卖出），否则为0（持有）
df['signal'] = np.where(momentum > 0, 1, 0)
df['signal'] = np.where(momentum < 0 & df['signal'].shift(1) == 1, -1, df['signal'])
```

3. 布林带策略：
该策略利用布林带（由三条线组成：上轨、中轨和下轨）来识别超买和超卖情况。价格突破上轨时卖出，跌破下轨时买入。

```python
import numpy as np

假设df是包含期货价格数据的DataFrame，'close'为收盘价列
n = 20 # 布林带窗口
std_dev = 2 # 标准差倍数

df['mid'] = df['close'].rolling(window=n).mean() # 中轨
df['std'] = df['close'].rolling(window=n).std() # 标准差
df['upper'] = df['mid'] + std_dev * df['std'] # 上轨
df['lower'] = df['mid'] - std_dev * df['std'] # 下轨

生成信号：价格突破上轨为-1（卖出），跌破下轨为1（买入），否则为0（持有）
df['signal'] = np.where(df['close'] > df['upper'], -1, 0)
df['signal'] = np.where(df['close'] < df['lower'] & df['signal'].shift(1) != 1, 1, df['signal'])
```
请注意，上述代码是简化版本，仅用于演示策略的基本思想。在实际应用中，还需要考虑交易成本、滑点、风险管理、交易执行等多个因素，并对策略进行优化和调整。

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发布于2025-3-31 13:13 上海