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您提到的国内期货短线多空指标源码，我这里正好有几个实战验证过的方案。短线交易最关键的是要结合趋势强度和量能突破，下面分享一个Python版的量化策略框架，这个策略融合了MACD和RSI双指标过滤，能有效识别短线多空转折点：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def multi_strategy(df):
# 计算MACD
macd, signal, hist = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['macd'] = macd
df['signal'] = signal
# 计算RSI
df['rsi'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)
# 多空信号判断
df['long_signal'] = (macd > signal) & (df['rsi'] > 50)
df['short_signal'] = (macd < signal) & (df['rsi'] < 50)
return df
```
这个策略的核心逻辑是：当MACD快线上穿慢线且RSI大于50时产生多头信号，当MACD快线下穿慢线且RSI小于50时产生空头信号。回测显示在螺纹钢、PTA等活跃品种上效果不错。
如果您想获取更多专业量化指标，可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的"量化策略"板块，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
期货交易最难的就是看清方向并执行下去。经过多年实盘验证，我总结了一套完善的多空量化指标系统，能帮助您精准识别信号。如果您想更快掌握高效交易方法，可以加我微信获取详细安装使用教程。同时也可以微信搜索"量化刘百万"公众号，里面有机构级的专业量化指标，免费好用。
```python
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# 计算MACD
macd, signal, hist = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['macd'] = macd
df['signal'] = signal
# 计算RSI
df['rsi'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)
# 多空信号判断
df['long_signal'] = (macd > signal) & (df['rsi'] > 50)
df['short_signal'] = (macd < signal) & (df['rsi'] < 50)
return df
```
这个策略的核心逻辑是：当MACD快线上穿慢线且RSI大于50时产生多头信号，当MACD快线下穿慢线且RSI小于50时产生空头信号。回测显示在螺纹钢、PTA等活跃品种上效果不错。
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发布于2025-10-15 13:24 北京
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