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由于本人并不是金融或者投资领域专业人士，以下代码仅供参考，可能存在错误或不完善之处，请谨慎使用。

首先，介绍一下Gamma交易策略的基本概念。Gamma指的是期权价格对标的资产价格变化的敏感度，是影响期权价格波动的主要因素之一。Gamma交易策略就是通过买卖期权合约来获得Gamma的变化，从而获利。

在本例中，我们将使用中证1000指数期权来进行Gamma交易。首先，我们需要获取中证1000指数期权的数据，可以通过Wind或者其他金融数据服务提供商获取。这里假设我们已经获得了期权的数据，包括合约代码、期权类型、行权价格、到期日、标的资产价格、期权价格等信息。

接下来，我们需要计算每个期权的Gamma值。Gamma值可以通过Black-Scholes模型或其他期权定价模型进行计算。这里我们使用Black-Scholes模型来计算Gamma值。Black-Scholes模型假设标的资产价格服从对数正态分布，期权价格可以通过以下公式计算：

$$
C = S_tN(d_1) - Ke^{-r(T-t)}N(d_2)
$$

其中，$C$为期权价格，$S_t$为标的资产价格，$K$为行权价格，$r$为无风险利率，$T-t$为期权到期日与当前日期的时间差，$d_1$和$d_2$分别为：

$$
d_1 = \frac{ln(S_t/K) + (r+\frac{\sigma^2}{2})(T-t)}{\sigma\sqrt{T-t}}
$$

$$
d_2 = d_1 - \sigma\sqrt{T-t}
$$

其中，$\sigma$为标的资产的波动率。Gamma值可以通过以下公式计算：

$$
\Gamma = \frac{N'(d_1)}{S_t\sigma\sqrt{T-t}}
$$

其中，$N'(d_1)$为标准正态分布的概率密度函数。

计算Gamma值的代码如下：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def calculate_gamma(spot_price, strike_price, time_to_maturity, risk_free_rate, volatility, option_type):
    d1 = (np.log(spot_price / strike_price) + (risk_free_rate + 0.5 * volatility ** 2) * time_to_maturity) / (volatility * np.sqrt(time_to_maturity))
    d2 = d1 - volatility * np.sqrt(time_to_maturity)
    if option_type == 'call':
        gamma = norm.pdf(d1) / (spot_price * volatility * np.sqrt(time_to_maturity))
    else:
        gamma = -norm.pdf(d1) / (spot_price * volatility * np.sqrt(time_to_maturity))
    return gamma

接下来，我们需要选择一些期权合约进行交易。选择的期权合约应该有较高的Gamma值，同时价格应该合理，不应过高或过低。为了确定交易策略，我们可以根据历史数据进行回测，对不同的期权合约进行Gamma值和收益率的计算和分析，选择合适的交易策略。

下面是一个简单的Gamma交易策略示例，假设我们选择买入Gamma较高的认购期权合约，同时卖出Gamma较低的认沽期权合约。这样可以获得Gamma的正向变化，同时通过卖出认沽期权来获得收益。具体的交易策略可以根据自己的需求进行调整和优化。

import pandas as pd

# 假设我们选择了以下两个期权合约进行交易
option1 = {'code': '10001234.SH', 'type': 'call', 'strike_price': 3000, 'maturity_date': '2021-12-31', 'spot_price': 3100, 'price': 150}
option2 = {'code': '10002345.SH', 'type': 'put', 'strike_price': 2800, 'maturity_date': '2021-12-31', 'spot_price': 3100, 'price': 50}

# 计算Gamma值和收益率
option1['gamma'] = calculate_gamma(option1['spot_price'], option1['strike_price'], (pd.to_datetime(option1['maturity_date']) - pd.Timestamp.today()).days / 365, 0.03, 0.2, option1['type'])
option1['return'] = (option1['price'] - option2['price']) / option1['price']

option2['gamma'] = calculate_gamma(option2['spot_price'], option2['strike_price'], (pd.to_datetime(option2['maturity_date']) - pd.Timestamp.today()).days / 365, 0.03, 0.2, option2['type'])
option2['return'] = (option2['price'] - option1['price']) / option2['price']

# 判断交易信号
if option1['gamma'] > option2['gamma'] and option1['return'] > 0:
    print('买入认购期权', option1['code'])
    print('卖出认沽期权', option2['code'])
else:
    print('不交易')

需要注意的是，Gamma交易策略存在风险，可能会因为市场波动和其他因素而导致亏损。投资者应该根据自己的风险承受能力和投资目标进行谨慎的投资决策。