经典期货指标公式代码大全 在期货交易中，指标公式是投资者分析市场趋势、判断买卖时机的重要工具。以下是一份经典期货指标公式代码大全，旨在帮助投资者更好地理解和应用这些指标。 1. 移动平均线（MA） 移动平均线（MA）是期货交易中最常用的指标之一，它通过计算一定时间段内的平均价格来平滑价格波动，帮助投资者识别趋势。 ```python def moving_average(prices, window_size): return [sum(prices[i:i+window_size]) / window_size for i in range(len(prices) - window_size + 1)] ``` 2. 相对强弱指数（RSI） 相对强弱指数（RSI）用于衡量股票或期货的当前价格与其近期价格变动的关系，通常用于判断超买或超卖状态。 ```python def relative_strength_index(prices, time_window): delta = [j - i for i, j in zip(prices[:-1], prices[1:])] gain = [x for x in delta if x > 0] loss = [-x for x in delta if x < 0] avg_gain = sum(gain) / len(gain) avg_loss = sum(loss) / len(loss) rs = avg_gain / avg_loss rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) return rsi ``` 3. 平均真实范围（ATR） 平均真实范围（ATR）用于衡量市场波动性，是期货交易中常用的风险管理和趋势判断工具。 ```python def average_true_range(prices, time_window): true_ranges = [max(prices[i+1] - prices[i], prices[i+1] - prices[i-1], prices[i-1] - prices[i]) for i in range(1, len(prices) - 1)] return sum(true_ranges) / len(true_ranges) ``` 4. 布林带（Bollinger Bands） 布林带由三个线组成：中轨、上轨和下轨。它们可以帮助投资者识别市场的支撑和阻力水平。 ```python def bollinger_bands(prices, time_window, num_of_std): ma = moving_average(prices, time_window) std = [sum((x - ma[i])2 for i in range(time_window)) / time_window2 for x in prices] std_dev = [math.sqrt(x) for x in std] upper_band = ma + (num_of_std std_dev) lower_band = ma - (num_of_std std_dev) return upper_band, lower_band ``` 5. MACD（指数平滑异同移动平均） MACD通过计算两个不同周期的指数移动平均线的差值和它们的信号线来分析价格趋势。 ```python def macd(prices, short_window, long_window, signal_window): short_ema = moving_average(prices, short_window) long_ema = moving_average(prices, long_window) macd_line = [short_ema[i] - long_ema[i] for i in range(len(short_ema))] signal_line = moving_average(macd_line, signal_window) return macd_line, signal_line ``` 6. 成交量（Volume） 成交量是衡量市场活跃度的指标，通常与价格变动结合使用，以判断市场趋势的强度。 ```python def volume(prices, volumes): return [sum(volumes[i:i+1]) for i in range(len(prices) - 1)] ``` 以上经典期货指标公式代码大全涵盖了期货交易中常用的分析工具。投资者可以根据自己的交易策略和风险偏好，选择合适的指标进行市场分析。在实际应用中，建议结合多种指标进行综合判断，以提高交易成功率。

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