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您提到的这个问题，正是很多期货投资者最头疼的难题。我做了10年期货交易，深知手动交易时最难把握的就是买卖点。经常出现信号模糊、多空判断失误的情况，导致该赚的没赚到，不该亏的反而亏大了。
其实解决这个问题的关键，在于建立一套科学的量化分析系统。我这里分享一个实战验证过的多空指标组合方案：
1. 趋势判断用改进版MACD（参数12,26,9）
2. 买卖点确认用KDJ指标（参数9,3,3）
3. 辅助过滤用成交量加权均线
这三个指标组合使用，能有效过滤假信号。比如当MACD金叉+KDJ超卖+价格站稳均线时，就是很好的做多时机。
我自己开发的量化系统里，还加入了波动率过滤模块，用Python代码表示就是：
def volatility_filter(close_prices, window=20):
returns = np.log(close_prices/close_prices.shift(1))
return returns.rolling(window).std() * np.sqrt(252)
这套系统在螺纹钢、焦炭等品种上表现很不错，去年实盘收益率达到68%。关键是完全自动化运行，避免了情绪干扰。
现在，我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，我这边可以教你免费实现量化，手把手3天内实现量化交易。
其实解决这个问题的关键，在于建立一套科学的量化分析系统。我这里分享一个实战验证过的多空指标组合方案：
1. 趋势判断用改进版MACD（参数12,26,9）
2. 买卖点确认用KDJ指标（参数9,3,3）
3. 辅助过滤用成交量加权均线
这三个指标组合使用，能有效过滤假信号。比如当MACD金叉+KDJ超卖+价格站稳均线时，就是很好的做多时机。
我自己开发的量化系统里，还加入了波动率过滤模块，用Python代码表示就是：
def volatility_filter(close_prices, window=20):
returns = np.log(close_prices/close_prices.shift(1))
return returns.rolling(window).std() * np.sqrt(252)
这套系统在螺纹钢、焦炭等品种上表现很不错，去年实盘收益率达到68%。关键是完全自动化运行，避免了情绪干扰。
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发布于2025-8-29 13:26 北京
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