如何根据具体的期货交易策略编写聚宽案例

在聚宽平台编写期货交易策略时，通常会结合技术指标、趋势分析和风险控制等多个方面。下面是一个简化版的步骤指南：

1. **确定策略**：
- 定义你的交易逻辑：例如，你可以选择追踪某个技术指标（如移动平均线、MACD、RSI等），或者依据价格形态（突破、回调等）制定策略。

2. **获取数据**：
- 使用`jqdata`库连接到聚宽服务器，获取期货的历史数据，包括价格、成交量等。

3. **技术指标计算**：
- 使用`indicators`模块，如`ema`（简单移动平均线）、`kdj`（随机指标）等，计算所需的技术指标。

4. **策略逻辑编写**：
- 利用指标值编写条件判断。例如，如果想做多，当短期MA上穿长期MA形成金叉时；如果想做空，当短期MA下穿长期MA形成死叉时。

5. **创建交易指令**：
- 根据策略信号生成买入或卖出的指令（`positions`数组）。

6. **计算收益和风险**：
- 使用历史数据模拟交易，计算每个交易日的收益，并考虑如何处理滑动窗口和滞后处理。

7. **回测策略**：
- 使用`run_loop_back`函数运行策略，设定回测的时间范围和频率（如日线级别），获取策略的表现结果。

8. **优化和调整**：
- 分析回测结果，可能需要调整参数、增加风控措施（如止损、止盈）或改进策略逻辑。

**代码示例**（简化版）：

def my_strategy(code):
    df = jq.get_price(code)
    ma_short, ma_long = ema(df.close, short_window=10), ema(df.close, long_window=20)

    # 模拟金叉买入，死叉卖出
    buy_signal = ma_short > ma_long
    sell_signal = ma_short < ma_long

    positions = np.where(buy_signal, 1, -np.where(sell_signal, 1, 0))

    # 添加更多风险控制细节...

return {"positions": positions, "returns": positions * df.close.pct_change()}