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您提到的期货多空决策指标，我正好有一套经过实盘验证的Python量化策略。很多学员用过后反馈效果不错，关键它能清晰识别买卖点，避免情绪化交易。
这套指标的核心逻辑是结合趋势强度和成交量异动来判断多空方向。我用Python写的源码主要包含三个模块：首先用EMA均线判断大趋势方向，其次通过MACD柱状体变化捕捉短期买卖信号，最后用成交量加权算法过滤假突破。比如趋势判断部分的代码：
```python
# 趋势强度计算
def trend_strength(df, fast_period=12, slow_period=26):
df['fast_ema'] = df['close'].ewm(span=fast_period).mean()
df['slow_ema'] = df['close'].ewm(span=slow_period).mean()
df['trend'] = np.where(df['fast_ema'] > df['slow_ema'], 1, -1)
return df
```
实际使用中要注意三个要点：1）参数要根据不同品种调整，比如螺纹钢用20日均线比10日更稳；2）夜盘行情需要特殊处理跳空缺口；3）最好搭配止损模块使用。我这边有现成的文华财经和金字塔决策系统的指标文件，直接导入就能用。
现在，我会针对新手小白定期免费分享低成本落地方案，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过免费低门槛的方法实现全自动量化交易，可以点赞扫码加我微信，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。也可以微信搜索关注"量化刘百万"公众号，里面有专业量化入门资料和优质策略，免费好用。
这套指标的核心逻辑是结合趋势强度和成交量异动来判断多空方向。我用Python写的源码主要包含三个模块：首先用EMA均线判断大趋势方向，其次通过MACD柱状体变化捕捉短期买卖信号，最后用成交量加权算法过滤假突破。比如趋势判断部分的代码：
```python
# 趋势强度计算
def trend_strength(df, fast_period=12, slow_period=26):
df['fast_ema'] = df['close'].ewm(span=fast_period).mean()
df['slow_ema'] = df['close'].ewm(span=slow_period).mean()
df['trend'] = np.where(df['fast_ema'] > df['slow_ema'], 1, -1)
return df
```
实际使用中要注意三个要点：1）参数要根据不同品种调整，比如螺纹钢用20日均线比10日更稳；2）夜盘行情需要特殊处理跳空缺口；3）最好搭配止损模块使用。我这边有现成的文华财经和金字塔决策系统的指标文件，直接导入就能用。
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发布于2025-10-19 19:48 北京
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