如何用ny实现多只股票已融合数据中的指标 计算并进行投资策略的回测代码实现

要实现多只股票的指标计算和投资策略回测，可以使用Python中的pandas和numpy库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取已融合数据
data = pd.read_csv('merged_data.csv')

# 按股票代码分组
grouped = data.groupby('code')

# 计算指标，以MA5为例
data['MA5'] = grouped['close'].rolling(window=5).mean().reset_index(0, drop=True)

# 定义投资策略函数，以MA5为例
def ma_strategy(data):
    if data['close'] > data['MA5']:
        return 1
    else:
        return 0

# 应用投资策略函数
data['signal'] = grouped.apply(ma_strategy)

# 计算收益率
data['return'] = np.log(data['close'] / data['close'].shift(1))

# 计算策略收益率
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']

# 计算累积收益率
data['cumulative_return'] = np.exp(data['strategy_return'].cumsum())

# 输出结果
print(data[['code', 'date', 'close', 'MA5', 'signal', 'strategy_return', 'cumulative_return']])

在这个示例代码中，我们首先读取已融合数据，并将数据按股票代码分组。然后，我们计算了MA5指标，并定义了一个投资策略函数。接下来，我们应用投资策略函数并计算收益率、策略收益率和累积收益率。最后，我们输出了结果，包括股票代码、日期、收盘价、MA5指标、信号、策略收益率和累积收益率。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的需求进行修改和调整。