编写期货代码通常涉及以下步骤和要点：
确定需求
明确你的交易策略、数据处理需求、行情分析需求等。
选择编程语言
常见的编程语言包括C++、Python、Java、MATLAB等。Python因其简洁性和丰富的库支持，成为量化交易者的首选。
安装开发环境
安装必要的编程工具和库，如Python环境、数据处理库（如pandas）、数学计算库（如numpy）、策略回测库（如backtrader）等。
获取市场数据
可以通过交易所API、第三方数据提供商或数据抓取工具获取期货价格数据。
编写代码
数据处理：使用库如pandas清洗和整理数据。
信号生成：编写函数计算交易信号，如均线交叉、RSI超买超卖等。
订单执行：编写逻辑处理交易信号，生成买卖订单，并通过交易接口提交到市场。
测试与优化
回测验证：使用历史数据进行策略回测，评估策略的表现。
参数调整：根据回测结果调整策略参数，优化性能。
实盘测试：在小范围内进行实盘交易测试，进一步验证策略的有效性。
部署
将编写好的代码部署到期货软件或服务器中，并根据需要进行参数配置和优化。
```python
import pandas as pd
import backtrader as bt
数据准备
data = pd.read_csv('your_futures_data.csv')
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)
策略定义
class SmaCross(bt.Strategy):
params = {
'period': 20 均线周期
}
def next(self):
short_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params['period'])
long_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=2 * self.params['period'])
if short_ma > long_ma:
self.buy()
elif short_ma < long_ma:
self.sell()
初始化回测引擎
cerebro = bt.Cerebro()
添加数据源
cerebro.adddata(data)
添加策略
cerebro.addstrategy(SmaCross)
设置回测参数
cerebro.run()
cerebro.plot()
```
这个示例展示了如何使用backtrader库进行简单的均线交叉策略的回测。你可以根据具体需求扩展和优化这个示例代码。