你是量化工程师，请基于tushare数据，写一个关于中证1000 指数与上证50指数比值的配对交易，可以 用机器学习的方法，然后做出回溯检验， 最后以日期为横坐标画出收益和最大回撤图形

好的，我将按照您的要求来完成这个任务。

首先，我们需要安装tushare库并获取中证1000指数和上证50指数的历史数据。我们将使用以下代码：

import tushare as ts

# 获取中证1000指数历史数据
zz1000 = ts.get_k_data('000852', start='2010-01-01', end='2021-12-31')

# 获取上证50指数历史数据
sz50 = ts.get_k_data('000016', start='2010-01-01', end='2021-12-31')

接下来，我们需要计算中证1000指数和上证50指数的比值，并将其作为我们的交易信号。我们可以使用机器学习算法来确定交易信号。在这里，我们将使用基于历史数据的线性回归模型。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 将中证1000指数和上证50指数的收盘价转换为numpy数组
zz1000_close = np.array(zz1000['close'])
sz50_close = np.array(sz50['close'])

# 计算中证1000指数和上证50指数的收盘价比值
ratio = zz1000_close / sz50_close

# 将比值作为我们的交易信号
X = ratio[:-1].reshape(-1, 1)
y = ratio[1:].reshape(-1, 1)

# 使用线性回归模型拟合交易信号
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测交易信号
signal = model.predict(X)

现在我们有了交易信号，我们可以编写代码来执行配对交易。在这里，我们将使用简单的动态阈值策略。当交易信号超过阈值时，我们将买入中证1000指数并做空上证50指数。当交易信号低于阈值时，我们将做空中证1000指数并买入上证50指数。

# 设置动态阈值
threshold = 1.0

# 初始化交易状态和资本
position = 0
capital = 1000000
positions = []
capitals = []

# 根据交易信号执行配对交易
for i in range(len(signal)):
    # 计算当前交易信号
    current_signal = signal[i][0]
    
    # 如果交易信号超过阈值并且当前未持仓，则买入中证1000指数并做空上证50指数
    if current_signal > threshold and position == 0:
        zz1000_price = zz1000_close[i+1]
        sz50_price = sz50_close[i+1]
        zz1000_shares = int(capital / (2 * zz1000_price))
        sz50_shares = int(capital / (2 * sz50_price))
        capital -= zz1000_shares * zz1000_price
        capital -= sz50_shares * sz50_price
        position = 1
        
    # 如果交易信号低于阈值并且当前持有空头仓位，则平空中证1000指数并平多上证50指数
    elif current_signal < -threshold and position == -1:
        zz1000_price = zz1000_close[i+1]
        sz50_price = sz50_close[i+1]
        zz1000_value = zz1000_shares * zz1000_price
        sz50_value = sz50_shares * sz50_price
        capital += zz1000_value
        capital += sz50_value
        position = 0
        zz1000_shares = 0
        sz50_shares = 0
        
    # 如果交易信号低于阈值并且当前未持仓，则做空中证1000指数并买入上证50指数
    elif current_signal < -threshold and position == 0:
        zz1000_price = zz1000_close[i+1]
        sz50_price = sz50_close[i+1]
        zz1000_shares = int(capital / (2 * zz1000_price))
        sz50_shares = int(capital / (2 * sz50_price))
        capital -= zz1000_shares * zz1000_price
        capital -= sz50_shares * sz50_price
        position = -1
        
    # 如果交易信号超过阈值并且当前持有多头仓位，则平多中证1000指数并平空上证50指数
    elif current_signal > threshold and position == 1:
        zz1000_price = zz1000_close[i+1]
        sz50_price = sz50_close[i+1]
        zz1000_value = zz1000_shares * zz1000_price
        sz50_value = sz50_shares * sz50_price
        capital += zz1000_value
        capital += sz50_value
        position = 0
        zz1000_shares = 0
        sz50_shares = 0
    
    # 记录每日持仓和资本情况
    positions.append(position)
    capitals.append(capital)

最后，我们可以计算回测结果并绘制收益和最大回撤图形。在这里，我们将使用以下代码来计算每日收益和最大回撤。

# 计算每日收益
returns = np.diff(capitals) / capitals[:-1]

# 计算最大回撤
max_drawdown = 0
peak = capitals[0]
for capital in capitals:
    if capital > peak:
        peak = capital
    drawdown = (peak - capital) / peak
    if drawdown > max_drawdown:
        max_drawdown = drawdown

最后，我们可以使用以下代码来绘制收益和最大回撤图形。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制每日收益和最大回撤图形
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
ax2 = ax1.twinx()

ax1.plot(zz1000['date'], capitals, 'b-')
ax2.plot(zz1000['date'], positions, 'r-')

ax1.set_xlabel('Date')
ax1.set_ylabel('Capital')
ax2.set_ylabel('Position')

plt.title('Pair Trading Strategy on CSI 1000 and SSE 50')
plt.show()

这样我们就完成了任务，得到了配对交易的回测结果和图形。完整代码如下：