编写期货策略代码通常涉及以下步骤：
确定策略类型
决定策略是基于什么原理，例如趋势跟踪、对冲套利、统计套利等。
收集数据
收集历史数据，包括价格、成交量、持仓量等，可以从交易所、金融信息服务商或公开数据源获取。
编写代码
选择编程语言，如Python、C++、Java等。
定义入场和出场的规则，例如什么时候买进，什么时候卖出。
回测和优化
使用历史数据测试策略，评估其表现。
根据回测结果调整策略参数，优化性能。
实盘测试
在模拟环境中测试无误后，开始小规模的实盘测试，发现并解决策略在真实交易环境中的问题。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import backtrader as bt
创建数据
data = pd.read_csv（'futures_data.csv'）
data['Date'] = pd.to_datetime（data['Date']）
data.set_index（'Date', inplace=True）
计算短期和长期均线
data['short_mavg'] = data['close'].rolling（window=10）.mean（）
data['long_mavg'] = data['close'].rolling（window=50）.mean（）
生成交易信号
data['Signal'] = 0.0
data['Signal'] = np.where（data['short_mavg'] > data['long_mavg'], 1.0, -1.0）
初始化策略
class IntradayStrategy（bt.Strategy）:
params = （
（'maperiod', 15）, 移动平均线周期
）
def __init__（self）:
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage（self.data.close, period=self.params.maperiod）
def next（self）:
if self.data.close > self.sma:
self.buy（）
elif self.data.close < self.sma:
self.sell（）
初始化回测
cerebro = bt.Cerebro（）
添加数据
data_feed = bt.feeds.PandasData（dataname=data）
cerebro.adddata（data_feed）
设置初始资金
cerebro.broker.setcash（100000.0）
设置交易费用
cerebro.broker.setcommission（commission=0.001）
添加策略
cerebro.addstrategy（IntradayStrategy）
运行回测
cerebro.run（）
输出结果
cerebro.plot（）
```
建议
学习基础知识：首先需要掌握Python编程基础和量化交易的基本概念。
选择合适的库：例如，`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数学运算，`backtrader`用于策略回测。
获取数据：可以使用`tushare`、`pandas-datareader`等库获取历史数据，或者使用期货公司的API获取实时数据。
策略逻辑：根据市场情况和风险承受能力设计合适的交易策略。
回测和优化：通过回测评估策略表现，并根据结果调整策略参数。
实盘测试：在模拟环境中测试无误后，逐步进行实盘测试，确保策略在真实市场中的可行性。