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量化刘老师

量化刘老师量化刘老师期货

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首发回答

您好，关于期货量化交易趋势跟随策略Python源码分享，可以及时联系我了解。下面我来给你做个简单介绍。以下是一个期货量化趋势跟随策略的Python源码示例，使用了移动平均线交叉作为交易信号。您可以一键复制使用：

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

# 假设df是包含期货价格历史数据的DataFrame，其中包含'close'列
def moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window):
# 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()
# 生成信号：1为买入，-1为卖出，0为持有
df['signal'] = 0
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] > df['long_mavg'][short_window:], 1, 0)
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] < df['long_mavg'][short_window:], -1, df['signal'][short_window:])
# 生成持仓变化：1为买入，-1为卖出，0为不变
df['positions'] = df['signal'].diff()
return df

# 示例使用
# 这里我们使用模拟数据，实际使用时您需要替换为您的期货价格历史数据
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({
'Date': pd.date_range(start='2020-01-01', periods=100, freq='D'),
'Close': np.random.normal(100, 10, 100) # 生成一些模拟数据
})
data.set_index('Date', inplace=True)

# 应用策略
short_window = 40 # 短期窗口，例如40日均线
long_window = 100 # 长期窗口，例如100日均线
df = moving_average_crossover_strategy(data, short_window, long_window)

这个策略使用了移动平均线交叉作为交易信号，当短期均线上穿长期均线时，视为买入信号；当短期均线下穿长期均线时，视为卖出信号。您可以根据自己的需求调整窗口大小和其他参数。

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发布于2024-12-24 11:09 上海