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你好，编写量化多空决策指标源码是一项专业性很强的工作，通常涉及到金融工程、统计学、编程技能等多方面的知识。不同的交易者或分析师可能会根据自己的交易策略和市场理解来开发定制化的量化模型。下面我将提供一个简单的基于移动平均线（MA）的量化多空决策指标Python示例代码。这个例子使用了pandas和numpy库处理数据，并且假设您已经有了期货的历史价格数据。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设df是一个包含日期和收盘价的DataFrame
# df = pd.read_csv('your_futures_data.csv')
def moving_average_crossover_strategy(df, short_window=50, long_window=200):
# 计算短期和长期移动平均线
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()
# 创建信号列，默认为0（无操作）
df['signal'] = 0.0
# 当短期均线向上穿越长期均线时，生成买入信号（1）
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] > df['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0)
# 计算仓位变化，买入为1，卖出为-1，保持不变为0
df['positions'] = df['signal'].diff()
return df
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发布于13小时前 北京
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