根据RSI指标和均线指标用python写一个量化回测，数据从tushare获取，用backtrader库进行回测

好的，我会尽力回答你的问题。首先，需要安装tushare和backtrader库。可以在Python中使用以下命令进行安装:

pip install tushare
pip install backtrader

接下来，我们需要从tushare获取数据。以下是代码示例：

import tushare as ts

# 设置tushare pro的token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取股票代码为000001.SH，时间从20180101到20211231的日线数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SH', start_date='20180101', end_date='20211231')

接下来，我们需要编写策略。这里我们使用RSI指标和均线指标来实现策略。以下是代码示例：

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('rsi_period', 14),
        ('ema_period', 20),
    )

    def __init__(self):
        self.rsi = bt.indicators.RSI(period=self.params.rsi_period)
        self.ema = bt.indicators.ExponentialMovingAverage(period=self.params.ema_period)

    def next(self):
        if self.rsi < 30 and self.data.close[0] > self.ema:
            self.buy()

        if self.rsi > 70:
            self.sell()

最后，我们需要将数据加载到backtrader引擎中，并运行回测。以下是代码示例：

cerebro = bt.Cerebro()

# 将数据加载到引擎中
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)

# 将策略加载到引擎中
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(1000000)

# 运行回测
cerebro.run()

# 打印最终结果
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

这样就完成了量化回测的编写。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑许多因素，例如手续费、滑点、止损等。