你是量化工程师，请使用akshare的数据用Python 写一个 使用Time Lagged Cross Correlation 作为算法的关于中证1000指数和上证50指数比值的配对交易策略，请使用5分钟级别的价格数据计算，然后做出回溯检验，最后以日期为横坐标画出收益图形和最大回撤图形以及交易信号图形.

当然，我可以帮你实现这个任务。下面是一个使用akshare库和Python编写的基于Time Lagged Cross Correlation (TLCC) 算法的配对交易策略的示例代码：

import akshare as ak
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取中证1000指数和上证50指数的5分钟级别价格数据
sz_1000 = ak.stock_zh_a_hist(symbol="sz.399812", period="5", adjust="qfq")
sh_50 = ak.stock_zh_a_hist(symbol="sh.000016", period="5", adjust="qfq")

# 将时间戳转换为datetime类型，并设置为索引
sz_1000["datetime"] = pd.to_datetime(sz_1000["datetime"])
sz_1000.set_index("datetime", inplace=True)
sh_50["datetime"] = pd.to_datetime(sh_50["datetime"])
sh_50.set_index("datetime", inplace=True)

# 计算中证1000指数和上证50指数的比值
ratio = sz_1000["close"] / sh_50["close"]

# 计算Time Lagged Cross Correlation
tlcc = ratio.rolling(window=30).corr(ratio.shift(1))

# 定义交易信号的阈值
threshold = 0.8

# 生成交易信号
signals = np.where(tlcc > threshold, -1, 1)

# 计算每日收益率
daily_returns = ratio.pct_change()

# 计算策略收益率
strategy_returns = daily_returns * signals.shift(1)

# 计算累积收益
cumulative_returns = (1 + strategy_returns).cumprod()

# 计算最大回撤
max_drawdown = (cumulative_returns.cummax() - cumulative_returns).max()

# 绘制收益图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
cumulative_returns.plot()
plt.title("Cumulative Returns")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Returns")
plt.grid(True)
plt.show()

# 绘制最大回撤图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
cumulative_returns.plot()
plt.title("Drawdown")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Returns")
plt.ylim([0, 1])
plt.fill_between(cumulative_returns.index, cumulative_returns, cumulative_returns.cummax(), alpha=0.5)
plt.grid(True)
plt.show()

# 绘制交易信号图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
signals.plot(ylim=[-2, 2])
plt.title("Trading Signals")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Signal")
plt.grid(True)
plt.show()

请确保已经安装好了akshare库和其他相关的依赖库。这段代码会获取中证1000指数和上证50指数的5分钟级别价格数据，并使用TLCC算法计算二者的比值。然后根据设定的阈值生成交易信号，并计算每日收益率、策略收益率、累积收益和最大回撤等指标。最后，使用matplotlib库绘制收益图形、最大回撤图形和交易信号图形。

请注意，这只是一个示例代码，实际的策略可能需要更多的细节和参数调整。此外，回测结果仅供参考，不能保证未来的表现。在实际应用中，请务必进行充分的风险管理和实盘测试。

希望这个示例能对你有所帮助！如果你有任何问题，可以继续向我提问。