期货日内交易是一种高频交易策略,旨在通过在一天内多次进出市场来获取利润。5分钟交易系统是一种特定的日内交易策略,它使用5分钟时间框架来识别交易机会。将提供一个期货日内5分钟交易系统的完整源码,供交易者参考和使用。
系统概述
该5分钟交易系统基于以下原则:
系统指标
该系统使用以下技术指标:
交易规则
开仓规则:
平仓规则:
风险管理
源码
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(\'data.csv\')
data[\'MA\'] = data[\'Close\'].rolling(window=20).mean()
data[\'RSI\'] = 100 - 100 / (1 + data[\'Close\'].diff().abs() / data[\'Close\'].shift(1))
data[\'BB_Upper\'] = data[\'Close\'].rolling(window=20).mean() + 2 data[\'Close\'].rolling(window=20).std()
data[\'BB_Lower\'] = data[\'Close\'].rolling(window=20).mean() - 2 data[\'Close\'].rolling(window=20).std()
def open_long(data, i):
return data[\'Close\'][i] > data[\'MA\'][i] and data[\'RSI\'][i] > 70
def open_short(data, i):
return data[\'Close\'][i] < data[\'MA\'][i] and data[\'RSI\'][i] < 30
def close_long(data, i):
return data[\'Close\'][i] < data[\'MA\'][i] or data[\'RSI\'][i] < 50
def close_short(data, i):
return data[\'Close\'][i] > data[\'MA\'][i] or data[\'RSI\'][i] > 50
signals = pd.DataFrame(index=data.index, columns=[\'Signal\'])
signals[\'Signal\'] = np.nan
for i in range(len(data)):
if open_long(data, i):
signals[\'Signal\'][i] = \'Buy\'
elif open_short(data, i):
signals[\'Signal\'][i] = \'Sell\'
elif close_long(data, i):
signals[\'Signal\'][i] = \'Sell\'
elif close_short(data, i):
signals[\'Signal\'][i] = \'Buy\'
trades = signals.dropna()
trades[\'Return\'] = np.log(trades[\'Close\'] / trades[\'Open\'])
trades[\'Cumulative Return\'] = trades[\'Return\'].cumsum()
plt.plot(trades[\'Cumulative Return\'])
plt.show()
```
使用说明
要使用该系统,交易者需要将历史数据加载到脚本中。该脚本将计算技术指标并根据交易规则生成交易信号。交易者可以根据这些信号手动或自动执行交易。
注意事项
该5分钟交易系统提供了一个框架,帮助交易者识别期货市场中的交易机会。通过结合技术指标和交易规则,该系统旨在帮助交易者捕捉趋势并管理风险。重要的是要注意,没有任何交易系统可以保证获利,交易者在使用该系统时应始终保持谨慎。