您好，听说你对期货量化交易感兴趣，还想知道三大经典策略和Python源码？太好了！这说明你已经开始认真研究量化交易了。别担心，我会用最简单直白的话给你讲清楚这些策略，同时帮你解决一些常见的痛点。

以下是三大经典期货量化交易策略的解读及其Python源码示例的简要说明：
1. 突破策略

策略描述：当价格突破前期高价或低价时，进行买入或卖出操作。这种策略基于价格走势的延续性，认为突破关键价位后，价格将继续沿同一方向运动。

Python源码示例：
```python
import numpy as np
import pandas as pd

假设df是包含期货价格历史数据的DataFrame，包含'high', 'low', 'close'列
def break_out_strategy(df):
df['signal'] = 0 # 初始化信号列
df['high_n'] = df['high'].shift(1) # 前一期的高价
df['low_n'] = df['low'].shift(1) # 前一期的低价
df.loc[(df['close'] > df['high_n']), 'signal'] = 1 # 突破买入信号
df.loc[(df['close'] < df['low_n']), 'signal'] = -1 # 突破卖出信号
```

2. 双均线策略（以移动平均线交叉为例）
策略描述：短期均线上穿长期均线时买入，下穿时卖出。这种策略认为价格会围绕其均值上下波动，均线的交叉是趋势转变的信号。

Python源码示例：
```python
def moving_average_crossover_strategy(df, short_window, long_window):
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()
df['signal'] = np.where(df['short_mavg'] > df['long_mavg'], 1, 0) # 买入信号为1，卖出或不操作为0
```

3. 均值回归策略（以布林带为例）
策略描述：价格偏离均值（由布林带表示）较大时，进行反向操作。这种策略认为价格无论如何波动，最后会回到其平均水平。

Python源码示例：
```python
def bollinger_bands_strategy(df, window, num_std_dev):
df['SMA'] = df['close'].rolling(window=window).mean()
df['std_dev'] = df['close'].rolling(window=window).std()
df['upper_band'] = df['SMA'] + (df['std_dev'] * num_std_dev)
df['lower_band'] = df['SMA'] - (df['std_dev'] * num_std_dev)
df['signal'] = np.where(df['close'] < df['lower_band'], 1, 0) # 买入信号为1，卖出或不操作为0
```

请注意，以上源码仅为示例，实际应用中需根据具体需求和数据结构进行调整。

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发布于2025-4-21 15:01 上海