您好，以下是一个简单的基于移动平均线交叉的期货量化策略的Python代码示例：

```python
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成模拟期货价格数据
def generate_fake_price_data():
np.random.seed(0)
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/31/2020', freq='H')
price = np.random.uniform(100, 150, len(date_rng))
data = pd.DataFrame({'date': date_rng, 'price': price})
return data

# 计算移动平均线
def calculate_ma(data, period):
ma = data['price'].rolling(period).mean()
return ma

# 定义交易策略
def trading_strategy(data):
short_ma = calculate_ma(data, 5)
long_ma = calculate_ma(data, 10)

data['signal'] = np.where(short_ma > long_ma, 1, -1)

data['position'] = data['signal'].diff()

return data

# 模拟交易并计算收益
def simulate_trading(data):
initial_capital = 10000
quantity = 1
capital = initial_capital
data['holdings'] = 0
data['cash'] = initial_capital
data['total'] = initial_capital

for i in range(1, len(data)):
if data['position'].iloc[i] == 1:
data['holdings'].iloc[i] = data['holdings'].iloc[i - 1] + quantity
data['cash'].iloc[i] = data['cash'].iloc[i - 1] - data['price'].iloc[i] * quantity
elif data['position'].iloc[i] == -1:
data['holdings'].iloc[i] = data['holdings'].iloc[i - 1] - quantity
data['cash'].iloc[i] = data['cash'].iloc[i - 1] + data['price'].iloc[i] * quantity
else:
data['holdings'].iloc[i] = data['holdings'].iloc[i - 1]
data['cash'].iloc[i] = data['cash'].iloc[i - 1]

data['total'].iloc[i] = data['holdings'].iloc[i] * data['price'].iloc[i] + data['cash'].iloc[i]

return data

if __name__ == '__main__':
price_data = generate_fake_price_data()
strategy_data = trading_strategy(price_data)
result = simulate_trading(strategy_data)
print(result[['date', 'price', 'signal', 'position', 'total']])

```
这个代码的主要步骤如下：
1. 数据生成
- 首先定义了一个函数 `generate_fake_price_data`，它使用 `numpy` 的随机数功能生成模拟的期货价格数据，并将其放入一个 `pandas` 数据框中，包含日期和价格两列。

2. 移动平均线计算
- 函数 `calculate_ma` 接受一个数据框和一个周期参数，使用 `pandas` 的滚动计算功能计算出价格的移动平均线。

3. 策略定义
- 在 `trading_strategy` 函数中，计算短期（5个周期）和长期（10个周期）移动平均线，然后根据短期均线上穿长期均线产生买入信号（1），反之产生卖出信号（ - 1），并计算信号的变化（`position`）来确定交易动作。

4. 模拟交易与收益计算
- 在 `simulate_trading` 函数中，设定初始资金、交易数量，然后根据交易信号进行模拟交易。如果是买入信号，则增加持仓量并减少现金；如果是卖出信号，则减少持仓量并增加现金；如果没有交易信号，则持仓量和现金保持不变。最后计算总资产（`total`），包括持仓价值和现金。

这只是一个非常简单的示例，实际的期货量化策略需要考虑更多因素，如交易成本、滑点、风险管理等。现在期货可以手机开户，期货开户仅需要身份证和银行卡。

在我司开户还可以享受到优惠的期货手续费，优惠的期货保证金，每天提供各大期货品种的交易建议。