已知“600221.SH.csv”为股票的走势数据，假设同学们证券账户里有100万元，请设计股票交易策略实 现财富累积。最终实现一个trade方法，以一个股票走势数据为输入， 然后可以输出“资产值”等评估指标，例如调用trade(“600029.SH.csv”)，即可输 出以“600029.SH.csv”数据的结果表现。最终实现一个trade方法，以一个股票走势数据为输入， 然后可以输出“资产值”“最大回撤率”等评估指标，例如调用trade(“600029.SH.csv”)，即可输 出以“600029.SH.csv”数据的结果表现。

首先，我们需要对股票走势数据进行分析，确定交易策略。这里我们以简单的“均线策略”为例：

1. 短期均线上穿长期均线时，买入股票；
2. 短期均线下穿长期均线时，卖出股票。

接下来，我们可以写一个交易函数 `trade`，实现买入和卖出操作，并输出资产值和最大回撤率等评估指标。

import pandas as pd
import numpy as np

def trade(filename):
    # 读取股票走势数据
    df = pd.read_csv(filename)
    
    # 计算短期均线和长期均线
    short_ma = df['close'].rolling(window=5).mean()
    long_ma = df['close'].rolling(window=20).mean()
    
    # 初始化交易记录和资产值
    trades = []
    assets = [1000000]
    
    # 开始交易
    for i in range(len(df)):
        # 如果当前有持仓，判断是否要卖出
        if trades and trades[-1]['type'] == 'buy':
            if df.loc[i, 'close'] < trades[-1]['price'] * 0.95:
                trades.append({'type': 'sell', 'price': df.loc[i, 'close'], 'date': df.loc[i, 'date']})
                assets.append(assets[-1] + trades[-1]['price'] * trades[-1]['volume'])
                continue
        
        # 判断是否要买入
        if short_ma[i] > long_ma[i]:
            volume = int(assets[-1] // df.loc[i, 'close'] // 100 * 100)
            trades.append({'type': 'buy', 'price': df.loc[i, 'close'], 'date': df.loc[i, 'date'], 'volume': volume})
            assets.append(assets[-1] - trades[-1]['price'] * trades[-1]['volume'])
    
    # 计算最大回撤率
    max_drawdown = 0
    peak = assets[0]
    for i in range(1, len(assets)):
        if assets[i] > peak:
            peak = assets[i]
        else:
            drawdown = (peak - assets[i]) / peak
            if drawdown > max_drawdown:
                max_drawdown = drawdown
    
    # 输出评估指标
    print('资产值：', assets[-1])
    print('最大回撤率：', max_drawdown)

我们可以调用 `trade` 函数，传入股票走势数据的文件名，即可得到该股票的交易表现。

trade('600221.SH.csv')

注意，这里的交易策略只是一个简单的示例，实际应用中需要根据市场情况和个人风险偏好等因素进行调整。同时，股票市场存在风险，投资需谨慎。