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量化老刘

量化老刘量化老刘期货

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首发回答

你好，以下是一个简单的期货买卖点提示指标源码示例，但需要注意的是，没有任何指标能在所有情况下都保证高胜率，且短线交易存在较大风险，在使用任何指标进行交易决策时都应该结合其他分析方法和市场情况。

```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有以下简单的期货价格数据
data = {
'日期': pd.date_range(start='2024-07-01', periods=10, freq='D'),
'收盘价': [5000, 5050, 5030, 5100, 4950, 5080, 5120, 4990, 5070, 5150]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算移动平均线（以简单移动平均为例）
df['SMA_5'] = df['收盘价'].rolling(window=5).mean()
df['SMA_10'] = df['收盘价'].rolling(window=10).mean()

# 定义买卖点提示
def generate_signals(df):
signals = pd.DataFrame(index=df.index)
signals['信号'] = 0

# 金叉买入信号
signals['金叉'] = np.where((df['SMA_5'] > df['SMA_10']) & (df['SMA_5'].shift(1) <= df['SMA_10'].shift(1)), 1, 0)
# 死叉卖出信号
signals['死叉'] = np.where((df['SMA_5'] < df['SMA_10']) & (df['SMA_5'].shift(1) >= df['SMA_10'].shift(1)), -1, 0)

# 综合信号
signals['信号'] = signals['金叉'] - signals['死叉']
return signals

signals = generate_signals(df)

# 可视化价格和信号
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(df['日期'], df['收盘价'], label='收盘价')
plt.plot(df['日期'], df['SMA_5'], label='SMA_5')
plt.plot(df['日期'], df['SMA_10'], label='SMA_10')
plt.scatter(df['日期'], df['收盘价'], color='red', marker='^', label='买入信号')
plt.scatter(df['日期'], df['收盘价'], color='green', marker='v', label='卖出信号')
plt.title('期货价格与买卖点提示')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.legend()
plt.show()
```

这个示例中，使用了简单移动平均线（SMA）的金叉和死叉来判断买卖点。当短期均线上穿长期均线时产生买入信号（用红色箭头表示），当短期均线下穿长期均线时产生卖出信号（用绿色箭头表示）。但实际应用中，还需要对交易策略进行优化和测试，考虑风险管理等因素。

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发布于2024-10-29 08:51 北京