深度学习（DeepLearning）的方法如何应用到量化投资的配对交易里面，请用python举例说明相关策略并作出回溯检验，具体投资标的请使用上证50指数、沪深300指数、中证500指数、中证1000指数来交易

深度学习在量化投资配对交易中的应用通常涉及到时间序列分析和预测模型，尤其是循环神经网络（RNNs），如长短时记忆网络（LSTM）。这种方法试图从历史数据中学习价格模式，并通过比较两组资产的价格走势来识别潜在的配对机会。

例如，我们可以创建一个简单的Python框架，使用Keras库构建一个LSTM模型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 假设我们有如下数据结构，包含上证50、沪深300、中证500和中证1000的历史收盘价
prices = {
    'sh50': data_sh50,
    'sz300': data_sz300,
    'cz500': data_cz500,
    'cz1000': data_cz1000
}

# 准备训练数据
def create_dataset(prices, window_size):
    inputs = []
    outputs = []
    for i in range(len(prices) - window_size - 1):
        input_data = prices[i:i+window_size]
        output_data = prices[i+window_size]
        inputs.append(input_data)
        outputs.append(output_data)
    return np.array(inputs), np.array(outputs)

window_size = 60
X_train, y_train = create_dataset(prices, window_size)

model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(window_size, len(prices))))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 回测阶段：假设LSTM给出了某个股票对的未来涨跌概率
def trading_strategy(model, pair, confidence_threshold):
    # 获取当前价格差
    price_diff = prices[pair[0]][-1] - prices[pair[1]][-1]
    
    # 预测价格变动
    prediction = model.predict(np.reshape(prices[pair, -window_size:], (1, window_size, 1)))
    if abs(prediction[0][0]) > confidence_threshold:
        # 如果预测强烈，则执行交易
        direction = sign(prediction[0][0])
        trade(pair, direction)

# 实际回溯测试，这里省略了细节，需要一个回测引擎计算实际盈亏
# trade函数、sign函数、以及完整的回测流程都需要进一步设计

在这个例子中，我们首先准备历史数据，然后使用LSTM模型学习价格变化模式。训练完成后，策略会基于模型对未来价格差异的预测来判断是否进行配对交易。回溯检验部分则用于评估这个策略在历史数据上的表现。