请帮我用python设计动量交易策略并对策略进行说明。用tushare获取600028上一完整年度的行情上进行回测，与买入并持有策略进行对比。

动量交易策略是一种基于市场趋势的交易策略，其核心思想是买入表现优秀的股票并卖出表现不佳的股票。该策略基于市场趋势，因此需要一定的市场分析能力和风险控制能力。

下面是一个简单的动量交易策略的代码：

import tushare as ts

# 获取股票数据
df = ts.get_hist_data('600028')

# 计算收益率
df['returns'] = df['close'].pct_change()

# 计算动量
df['momentum'] = df['returns'].rolling(window=10).mean()

# 生成交易信号
df['signal'] = np.where(df['momentum'] > 0, 1, 0)

# 计算收益
df['strategy_returns'] = df['returns'] * df['signal'].shift(1)

# 计算累计收益
df['cum_returns'] = (1 + df['strategy_returns']).cumprod()

# 输出结果
print(df.tail())

该策略的核心是计算动量，这里我们使用10天的移动平均来计算动量。如果动量为正，则生成买入信号，否则生成卖出信号。在该策略中，我们使用了收益率作为交易信号，并计算了策略的累计收益。

接下来我们可以对该策略进行回测，并与买入并持有策略进行对比。以下是一个简单的回测代码：

# 计算买入并持有策略收益
df['buy_hold_returns'] = df['returns'].cumsum()

# 输出结果
print('动量交易策略收益：', df['cum_returns'][-1])
print('买入并持有策略收益：', df['buy_hold_returns'][-1])

该代码计算了买入并持有策略的累计收益，并将其与动量交易策略的累计收益进行对比。通过比较两者的收益率，我们可以评估动量交易策略的表现。

需要注意的是，该策略是一个简单的动量交易策略，实际应用中还需要根据市场情况进行调整，并且需要进行风险控制。因此，在使用该策略进行实际交易前，需要进行充分的研究和测试。