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您好， 在期货量化交易中，趋势策略是一种常见的策略类型，它利用市场的价格趋势来进行交易决策。如果你不会这些，那建议使用现成的量化策略，省去不少麻烦，需要的可以加我微信领取。以下是一个基于移动平均线的趋势跟踪策略的Python代码示例：
```python
导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
假设df是包含期货价格历史数据的DataFrame，包含'High', 'Low', 'Close'列
df = pd.DataFrame(...) # 你的数据
计算简单移动平均线(SMA)
short_window = 40
long_window = 100
df['short_mavg'] = df['Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
df['long_mavg'] = df['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()
计算信号线
df['signal'] = np.where(df['short_mavg'] > df['long_mavg'], 1.0, 0.0)
计算持仓变化
df['positions'] = df['signal'].diff()
这段代码首先计算了短期（40天）和长期（100天）的简单移动平均线（SMA），然后通过比较这两个均线来生成交易信号。当短期均线从下方穿越长期均线时，生成买入信号；当短期均线从上方穿越长期均线时，生成卖出信号。最后，代码绘制了价格和均线，并标记了交易信号。
请注意，这只是一个策略示例，实际交易中需要考虑更多的因素，如交易成本、滑点、资金管理等。在实际应用之前，应该在历史数据上进行充分的回测和优化。
想不想深入了解期货量化交易、数据回测、策略优化？赶快预约我领取资料，我会帮助你提升交易策略的成功效率。还是那句话，万事开头难，这里说的只是抛砖引玉，如果你是量化小白，找个老手带你入门是很重要的，有问题就通过电话或微信联系我吧，还有现成的内部量化策略，低回撤，收益稳定，免编程，直接用！
发布于10小时前 上海
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