在期货短线交易中，确定多空点位至关重要。多空点函数是一种数学公式，可以帮助交易者根据历史数据自动识别潜在的多空点。将提供一个逐步指南，教您如何编写自己的期货短线多空点函数。

步骤 1：收集数据

您需要收集期货合约的历史价格数据。这些数据应包括开盘价、最高价、最低价和收盘价。您可以从期货交易所或数据提供商处获取这些数据。

步骤 2：选择指标

您需要选择要用于分析数据的技术指标。常见的多空点指标包括：

• 移动平均线 (MA)
• 布林带 (BB)
• 相对强弱指数 (RSI)
• 随机指标 (Stochastic)

您可以根据自己的交易策略选择一个或多个指标。

步骤 3：编写函数

使用选定的指标，您可以开始编写多空点函数。函数应返回一个布尔值，表示多空点：

• True：多头点
• False：空头点

以下是编写多空点函数的一个示例：

```python

def multi_empty_point(data, ma_period, bb_period, bb_std):

"""

计算多空点位。

参数：
    data：价格数据
    ma_period：移动平均线周期
    bb_period：布林带周期
    bb_std：布林带标准差
"""
 计算移动平均线
ma = data['Close'].rolling(ma_period).mean()
 计算布林带
bb = data['Close'].rolling(bb_period).mean() + bb_std  data['Close'].rolling(bb_period).std()
 计算多空点
multi_empty_point = (data['Close'] > ma) & (data['Close'] > bb)
return multi_empty_point

```

步骤 4：优化参数

编写函数后，您需要优化函数的参数以获得最佳性能。您可以通过回测不同参数组合在历史数据上的效果来完成此操作。

步骤 5：验证函数

优化参数后，您需要验证函数在未见过的数据上的性能。您可以通过将函数应用于实时数据或模拟交易来完成此操作。

示例

以下是一个使用移动平均线和布林带编写的多空点函数示例：

```python

def multi_empty_point(data, ma_period=20, bb_period=20, bb_std=2):

"""

计算多空点位。

参数：
    data：价格数据
    ma_period：移动平均线周期（默认 20）
    bb_period：布林带周期（默认 20）
    bb_std：布林带标准差（默认 2）
"""
 计算移动平均线
ma = data['Close'].rolling(ma_period).mean()
 计算布林带
bb = data['Close'].rolling(bb_period).mean() + bb_std  data['Close'].rolling(bb_period).std()
 计算多空点
multi_empty_point = (data['Close'] > ma) & (data['Close'] > bb)
return multi_empty_point

```

编写期货短线多空点函数需要对技术分析和编程有一定的了解。通过遵循中的步骤，您可以创建自己的函数，以帮助您识别潜在的多空点，从而提高您的交易策略的性能。