使用期货编程源码需要遵循以下步骤：
安装开发环境
安装必要的编译器、调试器等工具，以便能够编写、编译和运行期货源代码。
学习基础知识
熟悉所使用的编程语言（如Python）的基本语法、数据结构和控制流语句。
学习期货市场的基本概念、合约规格、交易规则等。
选择交易平台
根据需求选择适合的期货交易平台，并了解其API文档，以便进行连接和操作。
安装相关库
根据选择的交易平台，安装相应的Python库，例如用于连接交易平台的库。
设计交易策略
根据交易理念和目标，设计具体的交易策略，包括入场和出场条件、资金管理等。
编写代码实现策略
使用编程语言编写代码来实现交易策略，根据交易平台的API进行连接和下单操作。
回测和优化
使用历史数据对策略进行回测，评估其绩效，并进行必要的优化。
模拟交易和实盘测试
在模拟环境或小规模实盘账户上进行测试，验证策略在真实市场条件下的效果。
```python
import tushare as ts
import pandas as pd
获取期货历史数据
def get_future_data（symbol, start_date, end_date）:
df = ts.get_hist_data（symbol, start=start_date, end=end_date）
return df
计算短期和长期均线
def calculate_moving_averages（data, short_window, long_window）:
df['short_mavg'] = data['close'].rolling（window=short_window）.mean（）
df['long_mavg'] = data['close'].rolling（window=long_window）.mean（）
return df
判断均线交叉并生成交易信号
def generate_signals（df）:
signals = pd.DataFrame（index=df.index）
signals['signal'] = 0.0
signals['short_mavg'] = df['short_mavg']
signals['long_mavg'] = df['long_mavg']
signals['signal'][short_window:] = np.where（signals['short_mavg'][short_window:] > signals['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0）
signals['positions'] = signals['signal'].diff（）
return signals
示例使用
symbol = 'SC' 期货合约代码
start_date = '20200101'
end_date = '20201231'
data = get_future_data（symbol, start_date, end_date）
data = calculate_moving_averages（data, short_window=10, long_window=50）
signals = generate_signals（data）
print（signals）
```
在使用期货编程源码时，请确保充分了解市场动态和交易规则，并进行充分的测试和风险管理。