经典期货指标公式代码汇总 在期货交易中，指标公式是投资者分析市场趋势、预测价格变动的重要工具。以下是对一些经典期货指标公式代码的汇总，旨在帮助投资者更好地理解和应用这些技术分析工具。

1. 移动平均线（MA）

移动平均线是期货交易中最常用的指标之一，它通过计算一定时间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）

相对强弱指数用于衡量股票或其他资产的超买或超卖状态。RSI值通常在0到100之间，值越高表示越可能超买，值越低表示越可能超卖。 ```python def relative_strength_index(prices, time_window): delta = [x - y for x, y 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）

平均真实范围指标用于衡量市场波动性。它通过计算一定时间内的最高价、最低价和收盘价之间的平均范围来衡量。 ```python def average_true_range(prices, time_window): true_ranges = [max(high - low, abs(high - close), abs(low - close)) for high, low, close in zip(prices[:-1], prices[1:], prices[2:])] return sum(true_ranges) / time_window ```

4. 成交量加权移动平均线（VWAP）

成交量加权移动平均线是一种考虑成交量的移动平均线，它通过将价格乘以成交量并除以总成交量来计算。 ```python def volume_weighted_average_price(prices, volumes): return sum(price volume for price, volume in zip(prices, volumes)) / sum(volumes) ```

5. 布林带（Bollinger Bands）

布林带由一个中间的移动平均线和两个标准差组成的上下带组成，用于衡量市场的波动性和潜在的转折点。 ```python def bollinger_bands(prices, window_size, num_of_std_dev): ma = moving_average(prices, window_size) std_dev = [std(prices[i:i+window_size]) for i in range(len(prices) - window_size + 1)] upper_band = [ma[i] + (std_dev[i] num_of_std_dev) for i in range(len(ma))] lower_band = [ma[i] - (std_dev[i] num_of_std_dev) for i in range(len(ma))] return upper_band, lower_band ```

6. 威廉指标（William's %R）

威廉指标通过比较收盘价和一定时间内的最高价和最低价来衡量超买或超卖状态。 ```python def williams_r(prices, time_window): highest_high = max(prices[-time_window:]) lowest_low = min(prices[-time_window:]) r = (highest_high - prices[-1]) / (highest_high - lowest_low) return 100 - (r 100) ``` 以上是几个经典的期货指标公式代码的汇总，这些代码可以帮助投资者在期货交易中做出更明智的决策。需要注意的是，技术分析并不是万能的，投资者应该结合基本面分析和其他市场信息来全面评估市场状况。