如何用 Python 做股票策略回测

使用 Python 进行股票策略回测的方法有很多，其中比较常用的是使用 pandas 和 numpy 库。下面我将简单介绍一下基本的步骤：

1. 数据获取：使用 tushare 等第三方库获取股票历史数据或者自己采集数据。
2. 数据清洗：对获取到的数据进行清洗，包括去掉缺失值、重复值等。
3. 数据分析：使用 pandas 和 numpy 进行数据分析，如计算股票收益率、移动平均线等指标。
4. 策略设计：根据数据分析的结果设计股票策略，如双均线策略等。
5. 回测模拟：使用回测框架（如 backtrader）进行回测模拟，评估策略表现。
6. 结果可视化：使用 matplotlib 或者其他可视化库对回测结果进行可视化展示。