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您好， 下面是一个简单的Python源码示例，用于实现一个基本的期货趋势跟踪量化策略。这个策略基于价格突破移动平均线来触发买入或卖出信号。为了简单起见，我们将使用Pandas库来处理数据，并使用NumPy库进行数值计算。
首先，确保你已经安装了必要的库：
```bash
pip install pandas numpy yfinance matplotlib
```
然后，你可以使用以下代码来实现一个简单的趋势跟踪策略：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
下载期货数据（这里以原油期货为例，使用WTI原油ETF作为替代）
注意：实际期货数据可能需要从专门的期货数据源获取
symbol = 'USO' # WTI原油ETF，作为原油期货的替代
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2023-01-01'
data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)
计算移动平均线
data['SMA_50'] = data['Adj Close'].rolling(window=50).mean()
data['SMA_200'] = data['Adj Close'].rolling(window=200).mean()
初始化信号
data['Signal'] = 0
策略逻辑：当价格突破50日均线上穿200日均线时买入，下穿时卖出
data['Signal'][50:] = np.where(data['SMA_50'][50:] > data['SMA_200'][50:], 1, 0)
data['Signal'] = data['Signal'].astype(int)
data['Position'] = data['Signal'].diff()
生成交易信号（1表示买入，-1表示卖出，0表示无操作）
data['Trade_Signal'] = np.where(data['Position'] == 1, 1, np.where(data['Position'] == -1, -1, 0))
策略表现：计算策略收益
data['Strategy_Returns'] = data['Adj Close'].pct_change() * data['Trade_Signal'].shift(1)
data['Cumulative_Returns'] = (1 + data['Strategy_Returns']).cumprod() - 1
表现：计算基准收益（例如，持有不动）
data['Benchmark_Returns'] = data['Adj Close'].pct_change()
data['Benchmark_Cumulative_Returns'] = (1 + data['Benchmark_Returns']).cumprod() - 1
请注意，这只是一个非常基础的示例，实际应用中需要更多的优化和风险管理措施。
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发布于2025-1-5 18:14 上海
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