期货交易指标是用于分析期货市场走势和预测未来价格变动的工具。下面是一个可能的期货交易指标源代码的概述（不包含政治、seqing、db和暴力等内容）：

```python

# 导入所需的库

import numpy as np

import pandas as pd

# 定义一个函数来计算指标

def calculate_indicator(data):

# 计算移动平均线（Moving Average）

data[\'MA\'] = data[\'close\'].rolling(window=20).mean()

# 计算相对强弱指标（Relative Strength Index）

change = data[\'close\'].diff()

gain = change.where(change > 0, 0)

loss = -change.where(change < 0, 0)

avg_gain = gain.rolling(window=14).mean()

avg_loss = loss.rolling(window=14).mean()

rs = avg_gain / avg_loss

data[\'RSI\'] = 100 - (100 / (1 + rs))

# 计算移动平均收敛/发散指标（Moving Average Convergence Divergence）

data[\'EMA12\'] = data[\'close\'].ewm(span=12, adjust=False).mean()

data[\'EMA26\'] = data[\'close\'].ewm(span=26, adjust=False).mean()

data[\'MACD\'] = data[\'EMA12\'] - data[\'EMA26\']

# 计算布林带指标（Bollinger Bands）

data[\'std\'] = data[\'close\'].rolling(window=20).std()

data[\'upper_band\'] = data[\'MA\'] + 2 * data[\'std\']

data[\'lower_band\'] = data[\'MA\'] - 2 * data[\'std\']

return data

# 读取期货交易数据

data = pd.read_csv(\'futures_data.csv\')

# 对数据进行预处理

data[\'date\'] = pd.to_datetime(data[\'date\'])

data.set_index(\'date\', inplace=True)

# 计算指标

data = calculate_indicator(data)

# 打印结果

print(data[[\'close\', \'MA\', \'RSI\', \'MACD\', \'upper_band\', \'lower_band\']])

```

这段代码展示了如何使用Python和pandas库计算一些常见的期货交易指标，包括移动平均线、相对强弱指标、移动平均收敛/发散指标和布林带指标。代码首先导入所需的库，然后定义了一个函数来计算指标。接下来，代码读取期货交易数据，对数据进行预处理并调用函数计算指标。最后，代码打印出计算结果，包括期货价格、移动平均线、相对强弱指标、移动平均收敛/发散指标和布林带指标等。请注意，这只是一个示例代码，并不代表所有的期货交易指标的实现方式。具体的指标计算方法可能因指标类型和数据要求而有所不同。