聚宽期货量化交易均线策略及源代码

暂无法提供代码，但以下是一个基于均线的期货交易策略：

1. 选择交易品种和交易时间：选择一个合适的期货品种和交易时间，比如大豆、铜、螺纹钢等，并确保交易时间是该品种的交易时间。

2. 确定均线：选择一个适合的均线，比如5日均线、10日均线、20日均线等。这个均线需要根据市场的波动性和交易品种的特点进行调整。

3. 判断趋势：通过观察价格走势，判断当前市场的趋势。如果价格在均线之上，说明市场处于上涨趋势，应该考虑买入；如果价格在均线之下，说明市场处于下跌趋势，应该考虑卖出。

4. 确定交易信号：当价格穿过均线时，会产生一个交易信号。如果价格从下方穿过均线，说明市场可能会上涨，应该考虑买入；如果价格从上方穿过均线，说明市场可能会下跌，应该考虑卖出。

5. 设定止损和止盈：为了控制风险，应该在交易时设定止损和止盈。止损应该设定在当前价格的一定百分比或固定价位之下，止盈应该设定在当前价格的一定百分比或固定价位之上。

6. 进行交易：根据交易信号和止损止盈设定进行交易。如果买入，应该在价格上涨时卖出；如果卖出，应该在价格下跌时买入。

这个策略的基本思想是跟随趋势，通过均线来判断市场趋势，并在价格穿过均线时产生交易信号。同时，设定止损和止盈来控制风险和捕捉利润。

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聚宽期货量化交易双均线策略及源代码

以下是聚宽期货量化交易双均线策略及源代码：

策略概述：

该策略是一种基于双均线的趋势跟踪策略，使用两条移动平均线（MA）来确定买入和卖出信号。当短期MA（如5日MA）上穿长期MA（如20日MA）时，产生买入信号；当短期MA下穿长期MA时，产生卖出信号。该策略适用于大部分的期货品种。

源代码：

# 导入聚宽期货模块
import jqdata
from jqdata import *
import talib

# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
set_benchmark('RB9999.XSGE')
set_option('use_real_price', True)
log.set_level('order', 'error')
# 设定股票池，这里以螺纹钢为例
g.stock = 'RB9999.XSGE'
# 设定参数，这里以5日MA和20日MA为例
g.short_ma = 5
g.long_ma = 20
# 设定交易费率，这里以万分之二为例
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0.00002, close_tax=0.00002, open_commission=0.00002, close_commission=0.00002, minimum_commission=5), type='future')

# 开盘时运行函数
def handle_data(context, data):
# 获取股票价格数据
price = attribute_history(g.stock, g.long_ma + 1, '1d', ['close'], skip_paused=True, df=False)['close']
# 计算短期和长期移动平均线
short_ma = talib.SMA(price, g.short_ma)[-1]
long_ma = talib.SMA(price, g.long_ma)[-1]
# 判断是否买入或卖出
if short_ma > long_ma and context.portfolio.positions[g.stock].total_amount == 0:
# 买入
order_value(g.stock, context.portfolio.cash)
elif short_ma < long_ma and context.portfolio.positions[g.stock].total_amount > 0:
# 卖出
order_target(g.stock, 0)

写期货量化交易均线策略及源代码

量化交易均线策略是一种经典的交易策略，它通过计算价格的均线来判断市场趋势和买卖信号。在期货市场中，均线策略同样适用。下面是一种基于均线的期货量化交易策略及对应的Python源代码。

策略描述：
1. 计算5日均线和20日均线；
2. 当5日均线上穿20日均线时，产生买入信号；
3. 当5日均线下穿20日均线时，产生卖出信号；
4. 每次交易只持仓一张期货合约；
5. 设定止盈和止损点位。

Python源代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import tushare as ts

# 读取期货数据
df = ts.get_k_data('rb2101', start='2020-01-01', end='2021-12-31', ktype='D')

# 计算5日均线和20日均线
df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean()

# 产生交易信号
df['signal'] = np.where(df['MA5'] > df['MA20'], 1, 0)
df['signal'] = np.where(df['MA5'] < df['MA20'], -1, df['signal'])

# 计算持仓情况和收益
df['position'] = df['signal'].shift()
df['position'] = np.where(df['position'].isnull(), 0, df['position'])
df['pnl'] = df['position'] * (df['close'] - df['close'].shift())

# 计算止盈和止损点位
df['stop_loss'] = df['entry_price'] * 0.98
df['take_profit'] = df['entry_price'] * 1.02

# 回测结果
df['cum_pnl'] = df['pnl'].cumsum()
df['cum_return'] = df['cum_pnl'] / df['close'][0]

print(df.tail())

在以上代码中，我们使用了TuShare库来获取期货数据，并通过rolling()函数计算5日均线和20日均线。接着，我们使用了numpy库中的where()函数来产生交易信号，当5日均线上穿20日均线时产生买入信号，当5日均线下穿20日均线时产生卖出信号。我们还计算了持仓情况和收益，并设定了止盈和止损点位。最后，我们计算了回测结果，包括累计收益和累计收益率。

需要注意的是，以上策略仅供参考，实际交易中还需要考虑其他因素，如手续费、滑点等。