您好， 你想了解期货量化策略以及对应的Python源码，对吧？别急，我来给你好好唠唠，保证你一听就懂！期货量化策略主要包括以下几种：

1. 趋势跟踪策略：基于市场价格往往会沿着一定趋势方向运动的假设，通过分析价格走势识别趋势，并顺势交易。常用的技术指标有移动平均线和布林带。Python源码可以通过计算短期和长期移动平均线交叉来生成买卖信号。
2. 均值回归策略：认为价格总是围绕其均值上下波动，当价格偏离均值时会回归。常用指标包括相对强弱指标（RSI）和乖离率（BIAS）。Python源码可以通过计算当前价格与移动平均线的偏离程度来生成交易信号。
3. 统计套利策略：利用不同市场或不同合约之间的价格差异进行交易，锁定价格差异并在其回归正常水平时获利。Python源码可以通过同时买入低估合约和卖出高估合约来实现套利。

以下是一个简化的趋势跟踪策略Python示例代码片段，用于说明如何计算移动平均线交叉信号：
```python
import pandas as pd
import numpy as np

假设df是包含期货价格数据的DataFrame，'close'为收盘价列
short_window = 40 # 短期窗口
long_window = 100 # 长期窗口

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()

生成买卖信号
df['signal'] = 0
df['signal'][short_window:] = np.where(df['short_mavg'][short_window:] > df['long_mavg'][short_window:], 1, 0)

生成交易仓位信号（买入或卖出）
df['positions'] = df['signal'].diff()
```

这段代码计算了短期和长期移动平均线，并根据它们的交叉点生成了买卖信号。请注意，这只是一个基础示例，实际策略可能更复杂，并需要考虑更多因素，如止损、资金管理、市场条件等。

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发布于2025-3-31 09:23 上海