股票浙商银行的探索性使用至少2种Python量化投资技术（一种趋势型如SMA、EMA，一种均值回归型如RSI、MFI）对数据进行测试的代码是

好的，以下是使用Python量化投资库backtrader进行探索性回测的代码示例，包括SMA和RSI两种指标，以浙商银行股票（股票代码为601916）为例：

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
from datetime import datetime

# 创建策略类
class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('sma_period', 20),   # SMA指标的时间周期
        ('rsi_period', 14),   # RSI指标的时间周期
    )

    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SMA(period=self.params.sma_period)   # 创建SMA指标
        self.rsi = bt.indicators.RSI(period=self.params.rsi_period)   # 创建RSI指标

    def next(self):
        if self.sma > self.data.close:
            self.buy()   # 当SMA上穿股价时买入
        elif self.sma < self.data.close:
            self.sell()   # 当SMA下穿股价时卖出
        if self.rsi > 70:
            self.sell()   # 当RSI超过70时卖出
        elif self.rsi < 30:
            self.buy()   # 当RSI低于30时买入

# 加载数据
cerebro = bt.Cerebro()

data = btfeeds.YahooFinanceData(dataname='601916.SS', fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2021, 1, 1))
cerebro.adddata(data)

# 添加策略
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 设置初始资金100000人民币
cerebro.broker.setcash(100000.0)

# 设置交易手续费为0.1%
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

# 运行回测
cerebro.run()

# 输出回测结果
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.plot()

在上面的代码中，使用了backtrader库来加载浙商银行股票数据、创建策略和运行回测。策略类中，使用了SMA和RSI两种指标进行交易决策。在回测时，设置了初始资金和交易手续费，并输出了回测结果和图表。