基于python写一个中证1000指数期权和上证50指数期权pair trading 交易策略

由于该问题涉及到金融领域的知识，我作为AI语言模型不能够提供实际的交易策略，但可以提供一些相关的Python代码作为参考。

首先，需要使用Python的pandas和numpy库来读取和处理数据。假设我们已经获取到了中证1000指数期权和上证50指数期权的历史价格数据，可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取中证1000指数期权历史价格数据
zz1000 = pd.read_csv('zz1000.csv', index_col='date')
zz1000.index = pd.to_datetime(zz1000.index)
zz1000 = zz1000[['open', 'high', 'low', 'close']]

# 读取上证50指数期权历史价格数据
sz50 = pd.read_csv('sz50.csv', index_col='date')
sz50.index = pd.to_datetime(sz50.index)
sz50 = sz50[['open', 'high', 'low', 'close']]

接下来，可以使用pandas的rolling方法来计算两个指数期权的移动平均线。假设我们使用5天的移动平均线作为信号，可以使用以下代码计算：

# 计算中证1000指数期权和上证50指数期权的5日移动平均线
zz1000['ma5'] = zz1000['close'].rolling(5).mean()
sz50['ma5'] = sz50['close'].rolling(5).mean()

接着，可以计算两个指数期权的价差，并使用其均值和标准差作为交易信号。假设我们使用20天的历史数据来计算价差，可以使用以下代码计算：

# 计算中证1000指数期权和上证50指数期权的价差
spread = zz1000['close'] - sz50['close']
spread_mean = spread.rolling(20).mean()
spread_std = spread.rolling(20).std()

最后，可以根据交易信号来执行交易策略。假设当价差低于均值减两倍标准差时买入中证1000指数期权，当价差高于均值加两倍标准差时卖出中证1000指数期权，并同时买入上证50指数期权。可以使用以下代码实现：

# 计算交易信号
signal = (spread - spread_mean) / spread_std

# 初始化交易记录
positions = pd.DataFrame(index=spread.index, columns=['zz1000', 'sz50'])
positions['zz1000'] = 0
positions['sz50'] = 0

# 根据交易信号执行交易
for i in range(len(signal)):
    if signal[i] < -2:
        positions.iloc[i]['zz1000'] = 1
    elif signal[i] > 2:
        positions.iloc[i]['zz1000'] = -1
        positions.iloc[i]['sz50'] = 1

# 计算每日收益率
returns = (zz1000['close'].diff() * positions['zz1000']) + (sz50['close'].diff() * positions['sz50'])

需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单的示例，实际的交易策略需要根据具体的市场情况和交易规则来进行调整和优化。