文华期货指标是一种常用的技术分析工具，用于研究期货市场的走势和价格波动。它基于数学和统计学原理，通过计算市场数据的变化趋势和波动程度，帮助投资者做出交易决策。

文华期货指标源码是指实现文华期货指标计算功能的程序代码。下面是一个简单的文华期货指标源码示例：

```

import numpy as np

def moving_average(data, window):

weights = np.repeat(1.0, window) / window

return np.convolve(data, weights, 'valid')

def relative_strength_index(data, window):

delta = np.diff(data)

up = delta.copy()

down = delta.copy()

up[up < 0] = 0

down[down > 0] = 0

average_gain = moving_average(up, window)

average_loss = moving_average(abs(down), window)

rs = average_gain / average_loss

rsi = 100 - (100 / (1 + rs))

return rsi

def bollinger_bands(data, window, num_std):

rolling_mean = moving_average(data, window)

rolling_std = np.std(data[-window:])

upper_band = rolling_mean + (rolling_std * num_std)

lower_band = rolling_mean - (rolling_std * num_std)

return upper_band, lower_band

# 示例用法

data = [10, 12, 15, 14, 13, 11, 9, 10, 12, 14, 16, 18, 17, 15]

window = 5

num_std = 2

rsi = relative_strength_index(data, window)

upper_band, lower_band = bollinger_bands(data, window, num_std)

print("RSI:", rsi)

print("Upper Band:", upper_band)

print("Lower Band:", lower_band)

```

以上是一个简单的文华期货指标源码示例，包括了三个常用的指标计算函数：移动平均线（Moving Average）、相对强弱指数（Relative Strength Index）和布林带（Bollinger Bands）。

移动平均线函数根据给定的窗口大小，计算数据序列的平均值，用于平滑价格走势。相对强弱指数函数根据给定的窗口大小，计算价格的相对强弱程度，用于判断市场的超买超卖情况。布林带函数根据给定的窗口大小和标准差倍数，计算价格的上下边界，用于判断价格的波动范围。

以上示例代码仅供参考，实际使用时需要根据具体需求进行修改和扩展。文华期货指标源码是期货投资者进行技术分析的重要工具，通过编写和使用这些源码，投资者可以更好地理解市场走势和价格波动，提高交易决策的准确性和效果。