您好， 趋势追踪量化策略是一种常见的期货交易策略，它通过识别市场的趋势方向并在趋势形成后进行跟随交易。如果你不会编程，可以联系我带你进入免费的速成班进行学习，有现成的代码可以直接套用，也可以自己编写，不断通过回测完善自己的交易体系。以下是一些关于趋势追踪量化策略的Python代码示例，以及不会编程时的一些建议：

```python
def bollinger_bands_strategy(df, window, num_std_dev):
df['SMA'] = df['close'].rolling(window=window).mean()
df['std_dev'] = df['close'].rolling(window=window).std()
df['upper_band'] = df['SMA'] + (df['std_dev'] * num_std_dev)
df['lower_band'] = df['SMA'] - (df['std_dev'] * num_std_dev)
df['signal'] = 0
df['signal'][df['close'] < df['lower_band']] = 1 # Buy
df['signal'][df['close'] > df['upper_band']] = -1 # Sell
df['positions'] = df['signal'].diff()
return df
```
这个策略可以帮助您在价格偏离其移动平均线一定标准差时进行交易。

 如果您不会编程，以下是一些建议：
1. 学习基础编程：
您可以从在线课程和教程开始学习Python编程，这是量化交易中最常用的语言之一。有许多免费资源可以帮助您入门。
2. 使用量化交易平台：
有许多量化交易平台提供图形化界面，允许您无需编写代码即可构建和测试交易策略，例如QuantConnect、TradingView等。
3. 加入社区和论坛：
加入量化交易社区，如Reddit的量化交易板块，您可以在那里学习、分享策略，并与其他交易者交流。
4. 使用模拟账户：
在实际投资之前，使用模拟账户来测试您的策略，这可以帮助您在没有风险的情况下学习和改进。

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！