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您好， 关于期货量化交易，特别是短线交易策略的编写，我可以提供一个简单的示例代码，帮助你理解如何实现一个基本的短线交易策略。以下是一个基于移动平均线交叉策略的Python代码示例，这是一种常见的趋势跟踪策略，适用于短线交易。
这个策略使用两个移动平均线（短期和长期），当短期移动平均线从下方穿越长期移动平均线时，产生买入信号；当短期移动平均线从上方穿越长期移动平均线时，产生卖出信号。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
假设df是包含期货价格数据的DataFrame，其中包含'close'列
def moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window):
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()
df['signal'] = 0
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] > df['long_mavg'][short_window:], 1, 0)
df['positions'] = df['signal'].diff()
return df
def plot_trading_signals(df):
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(df['close'], label='Close Price')
plt.plot(df['short_mavg'], label='Short Moving Average')
plt.plot(df['long_mavg'], label='Long Moving Average')
plt.plot(df[df['positions'] == 1].index, df['short_mavg'][df['positions'] == 1], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
plt.plot(df[df['positions'] == -1].index, df['short_mavg'][df['positions'] == -1], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
plt.title('Moving Average Crossover Strategy')
plt.legend()
plt.show()
应用策略
short_window = 40
long_window = 100
df = moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window)
plot_trading_signals(df)
```
这个策略简单易懂，适合作为期货量化交易的入门示例。你可以根据实际需求调整窗口大小或其他参数，以适应不同的市场条件和交易风格。希望这个示例能帮助你入门期货量化交易的短线策略编写。
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2024-10-23 16:31 上海
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