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您好，期货量化交易的 Python 策略编程可以通过以下步骤来学习和实践，而且很多资源是免费的。首先，你需要掌握一些基础知识，包括 Python 编程、金融市场的基本概念和量化交易的基本原理。JoinQuant（聚宽）和 RiceQuant（米筐科技） 都是很好的起点，它们提供了丰富的免费教程和视频课程。在 JoinQuant 上，你可以从基础的金融知识和 Python 编程开始，逐步学习数据处理、策略开发和回测优化。平台还提供了一个强大的回测工具和模拟交易平台，让你可以在真实环境中测试和优化你的策略。
对于具体的编程实践，以下是一个简单的移动平均线策略示例，使用 JoinQuant 的 API：
```python
import pandas as pd
from jqdata import *
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
g.security = 'RB2010.SHF' # 选择期货合约
def handle_data(context, data):
hist = get_price(g.security, count=100, frequency='daily', fields=['close'])
ma_10 = hist['close'].rolling(window=10).mean()
ma_50 = hist['close'].rolling(window=50).mean()
if ma_10[-1] > ma_50[-1]:
order_target_value(g.security, context.portfolio.total_value * 0.9)
elif ma_10[-1] < ma_50[-1]:
order_target_value(g.security, 0)
```
通过这些平台和资源，你可以系统地学习期货量化交易的 Python 编程策略，而不需要花费太多金钱。当然，如果你希望进一步提升自己的技能，可以考虑购买一些高级课程或书籍，但这不是必须的。大多数初学者都可以通过免费资源和实践，逐步掌握期货量化交易的基本知识和技能。
总之，做期货不是个简单的事，如果期货玩不好，那么有个专业的分析师在你身边陪伴，能少走很多弯路，还能免费享受内部策略服务，使用智能诊断工具，让交易变简单。可以随时加我微信细聊，国企大牌公司，7*24小时服务及时。
发布于3小时前 北京
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