在期货交易中，短线交易是一种常见的交易策略。为了辅助短线交易，我们可以使用一些技术指标来预测市场的顶底，并根据这些指标来进行交易决策。其中，期货顶底指标是一种常用的指标之一，它可以帮助我们判断市场的短期趋势，并提供买入和卖出的信号。

期货顶底指标的计算公式相对复杂，但可以通过编写一段简单的来实现。下面是一个示例：

```python

导入所需的库

import numpy as np

定义期货顶底指标函数

def futures_tops_bottoms(data, n):

计算最高价和最低价的移动平均线

highs = data['high'].rolling(window=n).max()

lows = data['low'].rolling(window=n).min()

计算顶底指标

tops = np.where(data['close'] > highs, 1, 0)

bottoms = np.where(data['close'] < lows, -1, 0)

return tops, bottoms

使用示例数据进行测试

data = {'high': [10, 12, 15, 14, 16, 18, 20],

'low': [8, 10, 12, 11, 13, 15, 17],

'close': [9, 11, 13, 12, 14, 16, 19]}

df = pd.DataFrame(data)

调用期货顶底指标函数

tops, bottoms = futures_tops_bottoms(df, 3)

输出结果

print("顶底指标：", tops, bottoms)

```

在这段中，我们首先导入了需要使用的库，包括numpy和pandas。我们定义了一个名为futures_tops_bottoms的函数，该函数接受两个参数：data和n。data是一个包含最高价、最低价和收盘价的数据框，n是用于计算移动平均线的窗口大小。

在函数内部，我们使用rolling函数计算了最高价和最低价的移动平均线。我们使用np.where函数根据收盘价与移动平均线的大小关系来计算顶底指标。如果收盘价大于最高价的移动平均线，我们将顶底指标设置为1；如果收盘价小于最低价的移动平均线，我们将顶底指标设置为-1；否则，我们将顶底指标设置为0。

我们使用示例数据进行测试，并输出计算得到的顶底指标。

期货顶底指标可以帮助我们判断市场的短期趋势，并提供买入和卖出的信号。当顶底指标为1时，表示市场可能处于上升趋势，我们可以考虑买入；当顶底指标为-1时，表示市场可能处于下降趋势，我们可以考虑卖出。当顶底指标为0时，表示市场没有明显的趋势，我们可以选择观望或采取其他策略。

需要注意的是，期货顶底指标只是一种辅助工具，不能单独作为交易决策的依据。在实际交易中，我们还需要考虑其他因素，如市场的整体趋势、交易成本、风险管理等。我们应该将期货顶底指标与其他技术指标和基本面分析相结合，综合考虑各种因素，做出合理的交易决策。

期货顶底指标是一种常用的短线交易指标，它可以帮助我们判断市场的短期趋势，并提供买入和卖出的信号。通过编写一段简单的，我们可以实现期货顶底指标的计算，并将其应用于实际交易中。我们应该注意，期货顶底指标只是一种辅助工具，我们还需要综合考虑其他因素，做出合理的交易决策。