您提到的期货买卖点提示指标，这个问题很多朋友都遇到过。我做了8年量化交易，深知手动交易时最难的就是把握精准的买卖时机。下面分享一个经过实盘验证的原创指标方案，这个策略结合了趋势跟踪和动量反转逻辑，在文华WH6和金字塔软件上都能稳定运行。

核心思路是通过三重过滤确认买卖信号：先用20日均线判断大趋势方向，再用MACD柱状体面积识别动能变化，最后结合ATR通道过滤假突破。当这三个条件共振时，就会触发明确的买卖箭头提示。这是我在螺纹钢和原油期货上实测有效的策略，去年收益率达到63%。

给您看下Python版的核心代码片段（适用于天勤量化平台）：
```python
# 三重过滤买卖点指标
def triple_signal(df):
# 第一重：20日均线趋势
df['ma20'] = df.close.rolling(20).mean()
df['trend'] = np.where(df.close > df.ma20, 1, -1)

# 第二重：MACD能量柱面积
exp12 = df.close.ewm(span=12).mean()
exp26 = df.close.ewm(span=26).mean()
df['macd'] = exp12 - exp26
df['signal'] = df.macd.ewm(span=9).mean()
df['hist'] = (df.macd - df.signal) * df.trend

# 第三重：ATR通道过滤
df['atr'] = talib.ATR(df.high, df.low, df.close, 14)
df['upper'] = df.ma20 + df.atr * 1.5
df['lower'] = df.ma20 - df.atr * 1.5

# 生成信号
df['buy'] = ((df.hist > 0) & (df.close > df.upper)).astype(int)
df['sell'] = ((df.hist < 0) & (df.close < df.lower)).astype(int)
return df
```

这个策略最大的优势是能有效过滤震荡行情中的假信号，您在实际使用时可以根据不同品种调整ATR系数。比如农产品波动小可以用1.2倍ATR，金属类用1.8倍更合适。可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。

期货交易，最难的就是看清方向并执行下去。不过别担心，这一年，我通过不断优化，实盘验证了一套完善的高级多空量化指标系统，帮助我精准识别信号，避开了过去容易犯的错误。现在，这套系统已经非常成熟，可以分享给更多和我一样在市场努力的朋友。如果你想更快找到交易方向，加我微信手把手教你安装使用，尽量让你早日掌握高效方法 。同时可以微信搜索"量化刘百万"公众号，里面有机构级的专业量化指标，免费好用。

发布于2025-10-18 12:29 北京