期货量化程序的编写涉及多个步骤，包括策略设计、数据收集、算法实现、回测验证以及实盘交易等。下面我将简要介绍如何编写期货量化程序，并分享几个现成的策略示例。

 期货量化程序编写步骤

1. **确定策略目标**：
- 明确量化策略的目标，如实现最大收益、控制风险或达到特定的投资目标。

2. **数据收集与清洗**：
- 收集期货市场的历史价格数据、基本面数据、宏观经济数据等。
- 对数据进行清洗和处理，消除错误或不一致的数据点。

3. **策略构建**：
- 利用收集到的数据，应用统计学和机器学习方法来构建交易信号或模型。
- 策略可能包括技术分析、基本面分析或量化模型等。

4. **算法实现**：
- 使用编程语言（如Python）和相应的库（如pandas、numpy、matplotlib等）来实现策略算法。
- 编写代码以读取数据、计算指标、生成交易信号和执行交易。

5. **回测与优化**：
- 将构建的策略应用到历史数据上进行回测，评估其表现。
- 根据回测结果，对策略进行优化，可能涉及参数调整、风险控制规则的添加等。

6. **风险管理**：
- 开发合适的风险管理方法以控制策略的风险暴露，防止不必要的损失。

7. **执行与交易**：
- 一旦策略经过充分测试并进行了优化，就可以开始实际执行交易。
- 选择合适的交易执行方式，监控和执行交易指令。

8. **绩效评估与监测**：
- 定期对策略的绩效进行评估和监测，以确保策略的有效性并进行必要的调整。

 现成的策略示例

1. **分时行情突破策略**：
- 利用分时图中的均价线指标（黄线）和收盘价线（白线）。
- 当白线上穿黄线时，做多；当白线下穿黄线时，做空。
- 示例代码（Python）可能包括使用TQSDK库来订阅行情和下单。

2. **双均线策略**：
- 使用短期和长期两条移动平均线（如5日均线和20日均线）。
- 当短期均线上穿长期均线时，发出买入信号；当短期均线下穿长期均线时，发出卖出信号。
- 同样可以使用TQSDK或类似的量化交易框架来实现。

3. **高低点比较策略**：
- 比较当前价格与前期高低点的关系。
- 当价格突破前期高点时，考虑买入；当价格跌破前期低点时，考虑卖出。
- 该策略需要结合市场趋势和价格动量等因素进行判断。

4. **均值回归策略**：
- 基于价格围绕其均值波动的假设。
- 当价格偏离均值较远时，认为价格有回归均值的趋势，因此可以买入或卖出。
- 均值回归策略通常用于震荡市场，并需要设置合适的止损和止盈策略。

请注意，以上策略示例仅供参考，实际编写量化程序时需要根据具体市场情况和自身需求进行调整和优化。同时，量化交易涉及较高的风险，投资者在使用量化策略时应充分了解其风险特征，并制定相应的风险管理措施。