你是量化工程师，请使用tushare的数据用Python 写一个 使用Dynamic Time Warping作为算法的关于中证1000指数和上证50指数比值的配对交易策略，然后做出回溯检验，最后以日期为横坐标画出收益图形和最大回撤图形以及交易信号图形.

好的，以下是一个简单的代码实现：

import tushare as ts
import numpy as np
from tslearn.metrics import dtw_path
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取中证1000指数和上证50指数的收盘价数据
data_1 = ts.get_k_data('000852', start='2010-01-01', end='2021-01-01')['close'].values
data_2 = ts.get_k_data('000016', start='2010-01-01', end='2021-01-01')['close'].values

# 计算两个时间序列的DTW距离
d, path = dtw_path(data_1, data_2)

# 将两个时间序列按照DTW路径对齐
aligned_data_1 = []
aligned_data_2 = []
for i, j in path:
    aligned_data_1.append(data_1[i])
    aligned_data_2.append(data_2[j])
aligned_data_1 = np.array(aligned_data_1)
aligned_data_2 = np.array(aligned_data_2)

# 计算配对收益率
pair_returns = aligned_data_1 / aligned_data_2
pair_returns[np.isinf(pair_returns)] = np.nan
pair_returns = pair_returns[~np.isnan(pair_returns)]

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(pair_returns)
std = np.std(pair_returns)

# 生成交易信号
signal = []
for i in range(len(pair_returns)):
    if pair_returns[i] > mean + std:
        signal.append(1)
    elif pair_returns[i] < mean - std:
        signal.append(-1)
    else:
        signal.append(0)

# 计算累计收益率和最大回撤
cum_returns = np.cumprod(1 + pair_returns * signal)
max_drawdown = np.max(np.maximum.accumulate(cum_returns) - cum_returns)

# 画出收益图形和最大回撤图形以及交易信号图形
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(cum_returns, label='Cumulative Returns')
ax1.plot(np.maximum.accumulate(cum_returns), label='Max Cumulative Returns')
ax1.set_ylabel('Cumulative Returns')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(signal, 'r', label='Trading Signal')
ax2.set_ylabel('Trading Signal')
ax3 = ax1.twinx()
ax3.plot(np.ones(len(cum_returns)) * max_drawdown, 'g--', label='Max Drawdown')
ax3.set_ylabel('Max Drawdown')
plt.title('Pair Trading Strategy based on DTW')
plt.legend()
plt.show()

上述代码中，我们首先使用tushare获取了中证1000指数和上证50指数的收盘价数据，然后计算了两个时间序列的DTW距离，并将它们按照DTW路径对齐。接着，我们计算了配对收益率，并根据均值和标准差生成了交易信号。最后，我们计算了累计收益率和最大回撤，并画出了收益图形和最大回撤图形以及交易信号图形。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际上需要更加完善的回测框架和风险控制策略，才能更加准确地评估配对交易策略的表现。