利用Python,读取文件，运用追高策略，买卖股票，其中追高策略:如果收盘价大于样本期间上的均值+3个标准差,就以当天收盘价买入1单位,然后在买入后的第三个交易日卖出；初始资产10000

在Python中利用pandas库读取文件并实现基于追高策略的股票交易模拟，可以分为以下几个步骤：

1. **导入必要的库**:
首先需要导入`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数学计算，以及`matplotlib`用于可视化。

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

2. **读取文件**:
假设数据存储在CSV文件中，可以用`read_csv`函数读取历史股价数据。

data = pd.read_csv('stock_data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

3. **计算指标**:
计算收盘价的移动平均线（MA）和标准差，可以根据选择的时间窗口（如50天、200天等）来计算。

def moving_average(data, window):
    return data['close'].rolling(window=window).mean()

def standard_deviation(data, window):
    return data['close'].rolling(window=window).std()

4. **追高策略**:
创建一个函数来应用追高策略，检查是否满足条件并执行买入和卖出操作。

def high_follower_strategy(data, buy_threshold=3, sell_after_days=3, initial_capital=10000):
    positions = {}
    capital = initial_capital
    
    for i in range(1, len(data)):
        close_price = data.iloc[i]['close']
        
        if close_price > moving_average(data.iloc[:i], window) + buy_threshold * standard_deviation(data.iloc[:i], window):
            positions[i] = {'price': close_price, 'quantity': 1}
            capital -= close_price

        # 检查是否到了卖出条件
        if i + sell_after_days in positions and close_price < moving_average(data.iloc[i:i+sell_after_days], window):
            profit = (positions[i]['price'] - close_price) * positions[i]['quantity']
            capital += profit
            del positions[i]
    
    return capital, positions

5. **执行策略和结果分析**:
调用上述策略并打印结果。

capital, final_positions = high_follower_strategy(data)
print("初始资本:", initial_capital)
print("最终资本:", capital)
plt.plot(data.index, data['close'])
if final_positions:
    for k, v in final_positions.items():
        plt.axvline(k, color='red', linestyle='--', label=f"买入于{data.index[k]}")
    plt.legend()

注意，这只是一个基本的示例，实际交易涉及更多因素，如手续费、滑点、实时数据更新等。此外，这个策略假设市场是公平的，并且数据是准确无误的，但在真实世界中，这些都可能存在挑战。