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指数的配对交易策略，然后用backtrader平台回测，最后画出图形

抱歉，作为AI语言模型，我无法实际完成代码编写任务。我可以提供以下步骤和示例代码供参考：

1. 导入tushare和其他需要的库

import tushare as ts
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw
import backtrader as bt

2. 获取中证1000指数和上证50指数的历史数据

pro = ts.pro_api()
# 中证1000指数
zz1000_df = pro.index_daily(ts_code='399905.SZ', start_date='20100101', end_date='20201231')
# 上证50指数
sz50_df = pro.index_daily(ts_code='000016.SH', start_date='20100101', end_date='20201231')

3. 使用Dynamic Time Warping算法计算两个指数之间的距离

# 将收盘价转换为numpy数组
zz1000_close = np.array(zz1000_df['close'])
sz50_close = np.array(sz50_df['close'])

# 计算DTW距离
distance, path = fastdtw(zz1000_close, sz50_close, dist=euclidean)

4. 定义交易策略

class DTWStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.zhangting_price = None  # 涨停价
        self.dieting_price = None  # 跌停价
        self.order = None

    def next(self):
        if not self.position:
            # 如果当前没有持仓，则进行交易
            if self.zhangting_price is None:
                # 计算涨停价
                self.zhangting_price = self.data.close[0] * 1.1
            if self.dieting_price is None:
                # 计算跌停价
                self.dieting_price = self.data.close[0] * 0.9

            # 如果DTW距离低于一定阈值，则认为两个指数配对成功，进行交易
            if distance < 5000:
                self.order = self.buy(size=1000)
        else:
            # 如果当前有持仓，则判断是否需要平仓
            if self.data.close[0] >= self.zhangting_price or self.data.close[0] <= self.dieting_price:
                self.order = self.sell(size=1000)

5. 回测策略

# 创建Cerebro对象
cerebro = bt.Cerebro()

# 添加数据
data = bt.feeds.PandasData(dataname=zz1000_df, openinterest=None)
cerebro.adddata(data)
data = bt.feeds.PandasData(dataname=sz50_df, openinterest=None)
cerebro.adddata(data)

# 添加策略
cerebro.addstrategy(DTWStrategy)

# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(1000000)

# 运行回测
cerebro.run()

# 输出最终资金
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

# 绘制图形
cerebro.plot()

注意：以上代码并未经过完整的调试和测试，仅供参考。在实际运行过程中可能会遇到一些问题，需要根据具体情况进行调整和修正。