请基于Tushare用Python写一个上证50指数期权波动率套利策略，可以使用预测波动率，使用backtrader回溯，然后画出收益图

由于Tushare免费数据的限制，无法获取上证50指数期权的历史价格数据，因此无法进行回测。以下是基于Tushare获取上证50指数的历史价格数据，计算波动率，并使用backtrader进行回测的代码示例。

首先，我们需要使用Tushare获取上证50指数的历史行情数据：

import tushare as ts

# 获取上证50指数的历史行情数据
df = ts.get_k_data('sh000016', start='2015-01-01', end='2022-01-01')
df.set_index('date', inplace=True)

接下来，我们可以计算每日的波动率，这里使用的是对数收益率的标准差作为波动率的估计值：

import numpy as np

# 计算每日的对数收益率
df['log_ret'] = np.log(df['close']) - np.log(df['close'].shift(1))

# 计算每日的波动率
df['volatility'] = df['log_ret'].rolling(window=30).std() * np.sqrt(252)

然后，我们可以使用backtrader进行回测。以下是一个简单的策略，当波动率低于历史平均值时买入上证50指数ETF，当波动率高于历史平均值时卖出。

import backtrader as bt

class VolatilityArbitrage(bt.Strategy):
    
    def __init__(self):
        self.buy_signal = None
        
        # 计算历史平均波动率
        self.hist_vol = self.datas[0].volatility.get(size=30)
        self.hist_vol_mean = np.mean(self.hist_vol)
        
    def next(self):
        # 当波动率低于历史平均值时买入
        if self.datas[0].volatility[0] < self.hist_vol_mean:
            self.buy_signal = self.buy(size=1000)
        
        # 当波动率高于历史平均值时卖出
        if self.datas[0].volatility[0] > self.hist_vol_mean:
            if self.buy_signal is not None:
                self.sell(self.buy_signal)
                self.buy_signal = None

最后，我们可以使用backtrader进行回测并画出收益图：

cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(VolatilityArbitrage)
cerebro.broker.setcash(1000000)
cerebro.run()

cerebro.plot()

回测结果应该类似下图：