能否提供一个实现动量投资策略的详细编程代码示例，用 python 语言编写

动量投资策略是一种基于历史价格走势的投资策略，它假设股票价格有惯性，即如果过去一段时间内价格上涨，那么在未来的一段时间内可能会继续保持上涨趋势。下面是一个简单的 Python 示例，使用pandas库和pandas_datareader库来获取数据，并利用ta-lib库计算技术指标（包括移动平均线和动量指标）。这个例子仅用于教学目的，实际交易需要考虑更多因素。

# 导入所需库
import pandas as pd
import yfinance as yf
from ta import momentum

# 获取股票数据
def get_stock_data(ticker, start_date, end_date):
    data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
    return data

# 动量投资策略函数
def momentum_strategy(data, lookback=90, fast_window=5, slow_window=20):
    # 计算快慢两个周期的移动平均线
    fast_mavg = data['Close'].rolling(window=fast_window).mean()
    slow_mavg = data['Close'].rolling(window=slow_window).mean()

    # 计算动量指标（例如相对强弱指数RSI）
    rsi = momentum(data['Close'], window=lookback)['rsi_14']

    # 判断动量是否积极（通常选择超过70作为买入信号，低于30作为卖出信号）
    buy_signal = rsi > 70
    sell_signal = rsi < 30

    # 创建一个买卖信号列
    signals = buy_signal.astype(int) - sell_signal.astype(int)

    # 根据信号持有或卖出股票
    positions = signals.diff().fillna(0)

    # 模拟交易
    portfolio_value = data['Close'].cumsum() * positions
    return portfolio_value

# 使用示例
ticker = 'AAPL'  # Apple公司的股票
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2022-12-31'

data = get_stock_data(ticker, start_date, end_date)
strategy_results = momentum_strategy(data)

print("策略结果:")
print(strategy_results)