编写期货量化软件涉及多个步骤，以下是一个简化的流程：

明确策略

确定你的交易策略，可以是基于技术指标（如均线交叉、MACD、RSI等），或者是基于统计模型（如回归分析、时间序列分析等）。

选择编程语言和平台

选择一种适合量化交易的编程语言，如Python，因为它有丰富的库支持，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scipy等，以及专门的量化交易库，如Backtrader、Zipline、QuantConnect等。

获取数据

获取历史和实时的期货市场数据，可以使用API从数据提供商获取，或者使用公开的市场数据源。

编写策略逻辑

使用选择的编程语言实现你的交易策略。例如，如果你的策略是基于移动平均线的交叉，你需要编写代码来计算移动平均线并生成交易信号。

回测策略

在历史数据上测试你的策略，以评估其表现。大多数量化交易平台提供了回测工具。

优化和调整

根据回测结果，调整策略参数以优化策略表现。

```python

import numpy as np

import pandas as pd

假设df是一个DataFrame，包含至少两列：日期（'Date'）和收盘价（'Close'）

data = pd.DataFrame（{

'Date': pd.date_range（start='1/1/2020', periods=100）,

'Close': np.random.rand（100）

}）

计算短期和长期均线

short_window = 10

long_window = 50

data['SMA_Short'] = data['Close'].rolling（window=short_window）.mean（）

data['SMA_Long'] = data['Close'].rolling（window=long_window）.mean（）

生成交易信号

data['Signal'] = np.where（data['SMA_Short'] > data['SMA_Long'], 1, 0） 1表示买入信号，0表示卖出信号

打印交易信号

print（data[['Date', 'Close', 'SMA_Short', 'SMA_Long', 'Signal']]）

```

推荐资源

同花顺量化策略：提供了一个手把手详细版教程，教用户如何编写量化交易策略。

EliteQuant_Cpp：一个开源的量化交易策略开发框架，支持C++语言编写，适合有一定编程基础的用户进行期货量化策略的开发。

东方财富期货软件：提供了便捷掌上交易服务，支持T+0交易、双向交易、保证金交易等功能，并提供了模拟交易、智能条件单等辅助交易工具。

Python：因其简洁和丰富的库支持而广受欢迎，适合量化交易。

Backtrader、 Zipline、 QuantConnect：这些库提供了丰富的功能和工具，用于策略回测和实现。

通过以上步骤和资源，你可以开始编写自己的期货量化软件，并在实践中不断学习和改进。