期货交易指标源代码是用于分析期货市场走势的工具，可以帮助投资者制定交易策略。下面将介绍几个常用的期货交易指标源代码，帮助投资者更好地理解和运用这些指标。
1. 移动平均线（Moving Average，MA）
移动平均线是期货交易中最基础的指标之一，通过计算一段时间内的平均价格，来观察价格的趋势。常用的移动平均线包括简单移动平均线（A）和指数移动平均线（EMA）等。以下是计算简单移动平均线的源代码：
“`python
def sma(data, n):
sma_values = []
for i in range(len(data)):
if i < n:
sma_values.append(sum(data[:i+1]) / (i+1))
else:
sma_values.append(sum(data[i-n+1:i+1]) / n)
return sma_values
“`
2. 相对强弱指标（Relative Strength Index，RSI）
相对强弱指标是用来衡量一段时间内价格上涨和下跌的强度，以判断市场的超买和超卖情况。以下是计算相对强弱指标的源代码：
“`python
def rsi(data, n):
rsi_values = []
for i in range(len(data)):
if i < n:
rsi_values.append(None)
else:
up_sum = 0
down_sum = 0
for j in range(i-n+1, i):
diff = data[j+1] – data[j]
if diff > 0:
up_sum += diff
elif diff < 0:
down_sum += abs(diff)
rs = up_sum / down_sum
rsi_values.append(100 – (100 / (1 + rs)))
return rsi_values
“`
3. 随机指标（Stochastic Oscillator）
随机指标是用来判断市场买卖力量的强弱程度，以及市场的超买和超卖情况。以下是计算随机指标的源代码：
“`python
def stochastic(data, n):
stochastic_values = []
for i in range(len(data)):
if i < n:
stochastic_values.append(None)
else:
min_price = min(data[i-n+1:i+1])
max_price = max(data[i-n+1:i+1])
stochastic_values.append((data[i] – min_price) / (max_price – min_price) * 100)
return stochastic_values
“`
4. 移动平均收敛/发散指标（Moving Average Convergence Divergence，MACD）
MACD是用来判断价格趋势和动能的指标，通过计算两条移动平均线的差异来观察市场的买入和卖出信号。以下是计算MACD的源代码：
“`python
def macd(data, short_n, long_n, signal_n):
short_ema = ema(data, short_n)
long_ema = ema(data, long_n)
diff = []
for i in range(len(data)):
diff.append(short_ema[i] – long_ema[i])
diff_ema = ema(diff, signal_n)
macd_values = []
for i in range(len(data)):
macd_values.append(diff[i] – diff_ema[i])
return macd_values
“`
以上介绍了几个常用的期货交易指标源代码，投资者可以根据自己的需求和交易策略选择合适的指标来分析市场走势。但需要注意的是，指标仅仅是辅助工具，投资者还需要结合其他因素进行综合分析和判断，以降低投资风险。
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