写一个沪深300指数期货的Python趋势跟踪策略，要求：1.写明时间 交易方式，交易规则等； 2.尽量一步步写...

时间：2021年9月1日

交易方式：模拟交易

交易规则：

1. 初始资金为1000000元

2. 每次交易数量为1手（即合约数量为300手）

3. 交易时间为每个交易日的上午9:30至11:30和下午1:00至3:00

4. 趋势判断标准：使用60日移动平均线和120日移动平均线。当60日移动平均线上穿120日移动平均线时，为买入信号；当60日移动平均线下穿120日移动平均线时，为卖出信号。

5. 交易信号：当出现买入信号时，以当日收盘价买入1手沪深300指数期货；当出现卖出信号时，以当日收盘价卖出1手沪深300指数期货。

6. 止损规则：当持仓中的合约亏损达到总资金的2%时，立即平仓。

Python代码如下：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 获取沪深300指数期货的历史行情数据
df = ts.get_k_data('hs300', start='2010-01-01', end='2021-08-31', index=True, ktype='D')

# 计算60日和120日的移动平均线
df['MA60'] = df['close'].rolling(window=60).mean()
df['MA120'] = df['close'].rolling(window=120).mean()

# 初始化资金
capital = 1000000

# 初始化持仓
position = 0

# 开始循环交易
for i in range(len(df)):

    # 判断是否处于交易时间段
    if df.loc[i, 'date'].startswith('201') and (df.loc[i, 'date'].endswith('01') or df.loc[i, 'date'].endswith('02')):
        # 判断是否需要卖出
        if position > 0 and df.loc[i, 'MA60'] < df.loc[i, 'MA120']:
            capital += df.loc[i, 'close'] * 300
            position -= 1
            print(df.loc[i, 'date'], '卖出，当前持仓量为', position)
        # 判断是否需要买入
        elif position == 0 and df.loc[i, 'MA60'] > df.loc[i, 'MA120']:
            if df.loc[i, 'close'] * 300 > capital:
                print(df.loc[i, 'date'], '资金不足，无法买入')
            else:
                capital -= df.loc[i, 'close'] * 300
                position += 1
                print(df.loc[i, 'date'], '买入，当前持仓量为', position)

    # 判断是否需要止损
    if position > 0 and df.loc[i, 'close'] * 300 < capital * 0.98:
        capital += df.loc[i, 'close'] * 300
        position = 0
        print(df.loc[i, 'date'], '止损，当前持仓量为', position)

# 计算最终收益
final_profit = capital - 1000000
print('最终收益为', final_profit)

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际交易中还需要考虑交易成本、滑点等因素。另外，建议在实际交易前，先使用模拟账户进行回测，验证策略的有效性。