用tushare和backtrader其中以signal列写个回测代码并详细解释

首先，需要说明一下tushare和backtrader都是Python的库，其中tushare是一个用于获取和处理金融数据的库，而backtrader是一个用于构建和回测交易策略的库。

在使用tushare获取数据之前，需要先安装tushare库并进行配置，具体安装和配置方法可以参考tushare官方文档。

接下来，我们使用tushare获取某只股票的历史数据，并使用backtrader进行回测。

import tushare as ts
import backtrader as bt

# 获取股票历史数据
data = ts.get_k_data('600519', start='2010-01-01', end='2020-12-31')

# 将数据转换为backtrader的数据格式
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data.set_index('date'))

# 定义交易策略
class MyStrategy(bt.Strategy):
    
    def __init__(self):
        # 定义买入信号
        self.buy_signal = bt.indicators.CrossOver(self.data.close, self.data.ma5)
        # 定义卖出信号
        self.sell_signal = bt.indicators.CrossDown(self.data.close, self.data.ma10)
        
    def next(self):
        if self.buy_signal > 0:
            self.buy()
        elif self.sell_signal > 0:
            self.sell()

# 初始化回测引擎
cerebro = bt.Cerebro()

# 添加数据
cerebro.adddata(data)

# 添加交易策略
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(100000)

# 设置交易手续费
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

# 运行回测
cerebro.run()

# 输出回测结果
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

上述代码中，我们首先使用tushare获取了股票600519的历史数据，并将其转换为backtrader的数据格式。然后，我们定义了一个交易策略类MyStrategy，其中使用了两个指标，即5日均线和10日均线，定义了买入和卖出的信号。最后，我们初始化回测引擎，添加数据、交易策略，设置初始资金和交易手续费，并运行回测。

回测结果将输出最终的投资组合价值，即策略在回测期间的总收益。需要注意的是，这里的回测结果只是一个简单的示例，实际上的回测需要考虑更多因素，并且需要对策略进行优化和验证。