帮我写一个基金回测的python代码

当然可以，以下是一个基金回测的Python代码示例：

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

# 获取基金数据
fund_data = pd.read_csv('fund_data.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
fund_data = fund_data.sort_index()

# 设置回测时间段
start_date = '2018-01-01'
end_date = '2021-08-31'

# 筛选回测时间段内的基金数据
fund_data = fund_data.loc[start_date:end_date]

# 计算基金净值收益率
fund_data['return'] = fund_data['net_value'].pct_change()

# 计算基金累计净值收益率
fund_data['cumulative_return'] = (1 + fund_data['return']).cumprod() - 1

# 计算基金年化收益率
annual_return = (1 + fund_data['return']).prod() ** (252 / len(fund_data)) - 1

# 计算基金年化波动率
annual_volatility = np.sqrt(252) * fund_data['return'].std()

# 计算基金最大回撤
fund_data['max_drawdown'] = (1 - fund_data['cumulative_return'] / (1 + fund_data['cumulative_return'].cummax())).cummax()

# 输出回测结果
print('回测时间段：{} 至 {}'.format(start_date, end_date))
print('基金年化收益率：{:.2%}'.format(annual_return))
print('基金年化波动率：{:.2%}'.format(annual_volatility))
print('基金最大回撤：{:.2%}'.format(fund_data['max_drawdown'].max()))

# 绘制基金累计净值收益率曲线
fund_data['cumulative_return'].plot(figsize=(10, 6), title='Fund Cumulative Return')
plt.show()

这个代码示例中，我们首先从 CSV 文件中获取基金数据，并按照日期排序。然后设置回测时间段，并筛选出回测时间段内的基金数据。接着计算基金净值收益率、基金累计净值收益率、基金年化收益率、基金年化波动率和基金最大回撤等指标，并输出回测结果。最后，绘制基金累计净值收益率曲线。