你是量化工程师，请使用tushare的数据用Python 写一个 使用Instantaneous phase synchrony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，让我来为你实现这个任务。

首先，我们需要导入tushare和其他必要的库：

import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以使用tushare获取中证1000指数和上证50指数的日线数据：

# 获取中证1000指数和上证50指数数据
zz1000 = ts.get_k_data('000852', start='2010-01-01')
sz50 = ts.get_k_data('000016', start='2010-01-01')

# 将数据按日期排序，并将日期列设为索引
zz1000 = zz1000.sort_values('date')
zz1000 = zz1000.set_index('date')
sz50 = sz50.sort_values('date')
sz50 = sz50.set_index('date')

接下来，我们需要编写一个函数来计算两个时间序列之间的瞬时相位同步度。在这个例子中，我们将使用一个简单的方法来计算同步度：将两个时间序列分别通过傅里叶变换转换到频域，然后计算它们之间的相位差的标准差。

def instantaneous_phase_synchrony(x, y):
    # 将两个时间序列进行傅里叶变换
    fx = np.fft.fft(x)
    fy = np.fft.fft(y)

    # 计算每个频率成分的相位差
    phase_diff = np.angle(fx) - np.angle(fy)

    # 将相位差转换为[-π, π]之间的值
    phase_diff = np.mod(phase_diff + np.pi, 2*np.pi) - np.pi

    # 计算相位差的标准差作为同步度的度量
    return np.std(phase_diff)

接下来，我们可以使用pandas的rolling方法来计算每个时间点上一段时间内的同步度。在这个例子中，我们将使用60天的时间窗口。

# 计算每个时间点上一段时间内的同步度
sync = pd.Series(index=zz1000.index)
for i in range(60, len(zz1000)):
    sync[i] = instantaneous_phase_synchrony(zz1000['close'][i-60:i], sz50['close'][i-60:i])

接下来，我们需要编写一个函数来根据同步度的变化生成交易信号。在这个例子中，我们将使用三个阈值来确定何时应该买入、卖出或保持空仓。具体来说，当同步度超过0.6时，我们将买入zz1000并卖出sz50；当同步度低于0.4时，我们将卖出zz1000并买入sz50；在其他情况下，我们将保持空仓。

def generate_signals(sync):
    # 初始化持仓和交易信号
    position = pd.Series(index=sync.index)
    signal = pd.Series(index=sync.index)

    # 遍历每个时间点，根据同步度的变化生成交易信号
    for i in range(len(sync)):
        if sync[i] > 0.6:
            position[i] = 1
            signal[i] = 'buy'
        elif sync[i] < 0.4:
            position[i] = -1
            signal[i] = 'sell'
        else:
            position[i] = 0
            signal[i] = 'hold'

    # 将交易信号向前填充以便在下一期执行
    signal = signal.fillna(method='ffill')

    return position, signal

现在我们可以使用上面定义的函数来生成交易信号。

# 生成交易信号
position, signal = generate_signals(sync)

接下来，我们可以使用pandas的shift方法将交易信号向后移动一期，以便在下一期执行。我们还可以计算每个时间点上的收益率和累积收益率。

# 将交易信号向后移动一期
signal = signal.shift(1)

# 计算每个时间点上的收益率
returns = pd.DataFrame(index=zz1000.index)
returns['zz1000'] = (zz1000['close'] - zz1000['close'].shift(1)) / zz1000['close'].shift(1)
returns['sz50'] = (sz50['close'] - sz50['close'].shift(1)) / sz50['close'].shift(1)

# 根据交易信号计算每个时间点上的投资组合收益率
portfolio_returns = (position.shift(1) * returns).sum(axis=1)

# 计算每个时间点上的累积收益率和最大回撤
cumulative_returns = portfolio_returns.cumsum()
roll_max = cumulative_returns.rolling(window=len(cumulative_returns), min_periods=1).max()
drawdown = (cumulative_returns - roll_max) / roll_max

# 绘制收益图形、最大回撤图形和交易信号图形
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(10, 12))
ax1, ax2, ax3 = axes.flatten()

ax1.plot(cumulative_returns)
ax1.set_ylabel('Cumulative Returns')

ax2.plot(drawdown)
ax2.set_ylabel('Drawdown')

ax3.plot(signal)
ax3.set_ylabel('Signal')

plt.show()

这样，我们就完成了整个任务。你可以自己运行代码并查看结果。不过需要注意，由于同步度的计算比较耗时，因此整个过程可能需要一些时间才能完成。