在编程实现期货MACD指标时，你可以遵循以下步骤：
理解MACD指标
MACD由DIF（差离值）、DEA（DIF的9日EMA）和MACD柱状图（DIF与DEA的差值）三部分组成。
DIF是短期EMA（如12日EMA）与长期EMA（如26日EMA）的差值。
DEA是DIF的9日EMA。
柱状图表示DIF与DEA之间的差距。
死叉卖出信号：当MACD线（DIF）下穿信号线（DEA）时，视为卖出信号。
金叉买入信号：当MACD线上穿信号线时，视为买入信号。
策略实现
计算MACD值：
计算期货价格的12日EMA和26日EMA。
计算两者的差值（DIF）。
计算DIF的9日EMA（DEA）。
计算MACD柱状图（DIF与DEA的差值）。
交易信号：
根据MACD线和信号线的交叉情况生成交易信号。
当MACD线上穿信号线时买入，下穿时卖出。
参数调整：
标准的MACD参数设置为（12,26,9），但可以根据交易周期和市场特性进行调整。
代码实现
使用Python或Java等编程语言，根据上述逻辑编写量化交易代码。
例如，使用Python的backtrader库或Java的相应金融库来实现策略的自动化交易。
```python
import backtrader as bt
初始化数据
data = bt.feeds.PandasData（dataname=your_dataframe）
初始化策略
class MACDStrategy（bt.Strategy）:
def __init__（self）:
self.short_ema = bt.indicators.ExponentialMovingAverage（self.data.close, period=12）
self.long_ema = bt.indicators.ExponentialMovingAverage（self.data.close, period=26）
self.signal_line = bt.indicators.ExponentialMovingAverage（self.short_ema, period=9）
def next（self）:
if self.short_ema[-1] > self.long_ema[-1]:
self.buy（）
elif self.short_ema[-1] < self.long_ema[-1]:
self.sell（）
运行策略
cerebro = bt.Cerebro（）
cerebro.adddata（data）
cerebro.addstrategy（MACDStrategy）
cerebro.run（）
cerebro.plot（）
```
在这个示例中，我们使用了backtrader库来计算MACD指标的各个组成部分，并根据MACD线和信号线的交叉情况生成交易信号。你可以根据自己的需求调整参数和策略逻辑。