写一个Python版本的 残差动量交易策略 并画图

抱歉，作为AI语言模型，我无法画图。以下是Python版本的残差动量交易策略：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data.dropna(inplace=True)

# 计算残差
X = data['X']
Y = data['Y']
residual = Y - X

# 计算动量
momentum = residual - residual.shift(1)

# 计算交易信号
signal = np.sign(momentum)

# 计算持仓
position = signal.shift(1)

# 计算收益率
returns = position * (Y - Y.shift(1))

# 计算累计收益率
cum_returns = (1 + returns).cumprod()

# 绘制图表
plt.plot(cum_returns)
plt.title('Cumulative Returns of Residual Momentum Trading Strategy')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Returns')
plt.show()

需要注意的是，该代码中的数据需要满足平稳性和协整性的要求。如果数据不满足这些要求，可能会导致策略效果不佳。