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你好，在期货交易中，开发和使用自定义的技术指标可以帮助交易者识别市场趋势并做出相应的交易决策。下面是一个简单的示例，展示如何编写一个基本的期货多空策略指标源代码。这个示例将使用Python语言，并利用pandas库处理数据，以及matplotlib库绘制图表。
请注意，这里提供的代码仅作为示例用途，并不建议直接应用于实际交易中。在实际操作前，请务必根据自己的需求和市场情况进行充分测试和验证。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import yfinance as yf # 如果没有安装yfinance库，请先安装：pip install yfinance
# 下载历史市场数据
symbol = 'CL=F' # CL=F 是原油期货合约的代码
data = yf.download(symbol, start='2024-01-01', end='2024-10-28')
# 计算移动平均线
data['SMA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()
data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
# 计算相对强弱指数（RSI）
def calculate_rsi(data, n):
delta = data.diff().dropna()
gains = delta.where(delta > 0, 0)
losses = -delta.where(delta < 0, 0)
avg_gain = gains.rolling(n).mean()
avg_loss = losses.rolling(n).mean()
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
data['RSI'] = calculate_rsi(data['Close'], 14)
# 策略逻辑：当SMA_5上穿SMA_20且RSI低于30时，认为是买入信号；当SMA_5下穿SMA_20且RSI高于70时，认为是卖出信号。
data['Signal'] = 0
data.loc[(data['SMA_5'] > data['SMA_20']) & (data['RSI'] < 30), 'Signal'] = 1 # 买入信号
data.loc[(data['SMA_5'] 70), 'Signal'] = -1 # 卖出信号
# 绘制图表
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data['Close'], label='Close Price')
plt.plot(data['SMA_5'], label='SMA 5')
plt.plot(data['SMA_20'], label='SMA 20')
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('Futures Close Price History with SMA')
plt.show()
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data['RSI'], label='RSI')
plt.axhline(y=70, color='r', linestyle='--') # 超买线
plt.axhline(y=30, color='g', linestyle='--') # 超卖线
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('Relative Strength Index (RSI)')
plt.show()
```
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发布于2024-10-28 22:01 北京
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