帮我写一个关于600893.SH的股票2016年到2018年的历史交易数据（只知道开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量的情况下）的趋势跟踪策略的关于如何计算出买入卖出的python代码，并标出买入点跟卖出点

好的，下面是基于600893.SH的股票历史交易数据的趋势跟踪策略的Python代码实现，其中采用了简单移动平均线的方法。我在代码中标注了买入点和卖出点的位置。

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

# 读取股票历史交易数据
data = pd.read_csv('600893.SH.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 计算简单移动平均线
data['SMA5'] = data['close'].rolling(window=5).mean()
data['SMA10'] = data['close'].rolling(window=10).mean()

# 绘制股票收盘价及移动平均线的趋势图
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(data['close'], label='Close Price')
plt.plot(data['SMA5'], label='SMA5')
plt.plot(data['SMA10'], label='SMA10')
plt.title('Trend Following Strategy for Stock 600893.SH')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Price')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

# 采用简单移动平均线策略进行买入卖出
data['position'] = np.where(data['SMA5'] > data['SMA10'], 1, -1)
data['position'] = data['position'].shift()

# 标记买入点和卖出点
buy_signals = data[data['position'] == 1].index
sell_signals = data[data['position'] == -1].index

# 绘制股票收盘价及移动平均线的趋势图，并标注买入点和卖出点
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(data['close'], label='Close Price')
plt.plot(data['SMA5'], label='SMA5')
plt.plot(data['SMA10'], label='SMA10')
plt.title('Trend Following Strategy for Stock 600893.SH')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Price')
plt.legend(loc='upper left')
plt.scatter(buy_signals, data.loc[buy_signals]['close'], label='Buy', marker='^', color='green')
plt.scatter(sell_signals, data.loc[sell_signals]['close'], label='Sell', marker='v', color='red')
plt.show()

在上述代码中，我们首先读取了股票历史交易数据，并计算了简单移动平均线。然后，我们绘制了股票收盘价及移动平均线的趋势图，以便直观地观察股票的趋势。接着，我们采用了简单移动平均线的方法进行买入卖出的判断，并标注了买入点和卖出点的位置。最后，我们绘制了股票收盘价及移动平均线的趋势图，并标注了买入点和卖出点，以便评估该趋势跟踪策略的表现。