用python对股票的移动平均线、相对强弱指数、布林带指标这三个指标，实现定义交易策略、获取数据、数据清洗和预处理、特征工程、建模选择、数据集划分、模型训练、模型评估、模型优化、回测、风险管理并详细解释

1. 定义交易策略
交易策略指的是在何时买入或卖出股票，并在交易中应用的规则和策略。在这里，我们可以选择根据移动平均线、相对强弱指数、布林带指标等技术指标来制定我们的交易策略。

2. 获取数据
我们可以使用Python中的tushare库来获取股票数据。我们可以指定数据的时间范围、股票代码等参数，获取对应的股票数据。

3. 数据清洗和预处理
获取到的股票数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理。我们可以使用Python中的pandas库来进行数据清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据归一化等操作。

4. 特征工程
特征工程指的是对原始数据进行特征提取和转换，以提高模型的预测能力。在这里，我们可以使用技术指标来作为特征，如移动平均线、相对强弱指数、布林带指标等。

5. 建模选择
我们可以使用Python中的scikit-learn库来选择合适的模型，如线性回归、支持向量机、随机森林等。

6. 数据集划分
我们可以将数据集划分为训练集和测试集，以进行模型的训练和测试。在这里，我们可以使用Python中的train_test_split函数来划分数据集。

7. 模型训练
使用划分好的训练集数据，对模型进行训练。在这里，我们可以使用Python中的fit函数进行模型训练。

8. 模型评估
使用划分好的测试集数据，对模型进行评估。在这里，我们可以使用Python中的score函数计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。

9. 模型优化
根据模型评估的结果，对模型进行优化，如调整模型的参数、选择合适的特征等。

10. 回测
使用已训练好的模型，在历史数据上进行回测，并根据交易策略进行买入和卖出操作。在这里，我们可以使用Python中的backtrader库进行回测。

11. 风险管理
在交易中，风险管理是非常重要的。我们可以根据交易策略，制定相应的风险管理规则，如设置止损点、风险控制等。