朋友，我这就给你介绍三种常见的期货量化交易策略，还会附上Python代码实例。

第一个策略是趋势跟踪策略。它的核心理念就是“顺势而为”，简单来说，就是当市场价格往上走的时候，我们就做多买入；要是价格下跌，那就做空卖出。这个策略假设市场一旦形成趋势，就会沿着这个趋势持续一段时间，而且价格趋势反转很难提前预测。下面是使用Python实现基于移动平均线交叉的趋势跟踪策略代码示例：

python

import requests

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def get_realtime_data(symbol, api_key):

    url = f"https://api.alltick.co/"

    headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}

    response = requests.get(url, headers=headers)

    data = response.json()

    df = pd.DataFrame(data)

    return df

def moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window):

    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()

    df'signal' = 0

    df'signal'short_window: = np.where(df'short_mavg'short_window: > df'long_mavg'short_window:, 1, 0)

    df'positions' = df'signal'.diff()

    return df

 示例：获取原油价格数据

api_key = 'your_api_key_here'

symbol = 'CL' 

df = get_realtime_data(symbol, api_key)

 应用策略

short_window = 40

long_window = 100

df = moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window)

 可视化

plt.figure(figsize=(14, 7))

plt.plot(df'close', label='Close Price')

plt.plot(df'short_mavg', label='Short Moving Average')

plt.plot(df'long_mavg', label='Long Moving Average')

plt.plot(dfdf'positions' == 1.index, df'short_mavg'df'positions' == 1, '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')

plt.plot(dfdf'positions' == -1.index, df'short_mavg'df'positions' == -1, 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')

plt.title('Moving Average Crossover Strategy')

plt.legend()

plt.show()

第二个策略是均值回归策略。这个策略认为资产价格会围绕它的历史平均水平上下波动，当价格偏离均值太多时，就会往均值方向回归。在期货市场里，我们常用布林带、相对强弱指数（RSI）这些工具和指标来判断价格偏离程度。当价格高于均值，我们就卖出；低于均值，就买入。

第三个策略是双均线策略。它是通过两条不同周期的移动平均线来捕捉趋势。当短期均线上穿长期均线的时候，我们就买入；下穿的时候，就卖出。

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发布于2025-4-28 09:03 北京