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您好，在期货交易中，多空趋势预测指标种类繁多，这里提供一个基于移动平均和标准差的简单趋势预测指标源码（Python示例），结合了均线金叉死叉和价格偏离度判断：
`import pandas as pd; def trend_predict(df, short_window=5, long_window=10): df['SMA_Short'] = df['Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean() df['SMA_Long'] = df['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean() df['Std_Dev'] = df['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).std() df['Upper_Band'] = df['SMA_Long'] + (df['Std_Dev'] * 2) df['Lower_Band'] = df['SMA_Long'] - (df['Std_Dev'] * 2) df['Signal'] = 0 df['Signal'][df['SMA_Short'] > df['SMA_Long']] = 1 df['Signal'][df['SMA_Short'] < df['SMA_Long']] = -1 df['Signal'][df['Close'] > df['Upper_Band']] = -1 df['Signal'][df['Close'] < df['Lower_Band']] = 1 return df;` 该代码计算短期和长期均线，以及基于长期均线的上下轨，通过均线交叉和价格突破上下轨来判断多空信号。信号`1`代表多头，`-1`代表空头，`0`代表中性。这只是一个基础示例，实际应用中需要根据具体市场情况调整参数并进行回测优化。
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2025-5-20 14:02 北京
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