请帮我用python设计动量交易策略并对策略进行说明。用tushare获取600028上一完整年度的行情上进行回测，与买入并持有策略进行对比。

动量交易策略是一种基于趋势的交易策略，即选择近期表现良好的股票进行买入，持续持有直至其表现开始下降或出现其他不利因素。在这里，我们将采用基于价格动量的策略，即选取股票价格表现最好的一段时间进行买入。

具体实现方法如下：

1. 首先，我们需要定义一个时间窗口，比如说过去60个交易日。

2. 然后，计算每支股票在这个时间窗口内的价格变化率（收盘价除以60个交易日前的收盘价，再减去1）。

3. 接着，选取价格变化率最大的前N只股票进行买入。

4. 持续持有这些股票，直至窗口结束。

5. 重复以上步骤，每个时间窗口结束后重新选取股票并买入。

接下来，我们使用Python来实现上述策略：

import tushare as ts

# 获取600028过去一年的行情数据
df = ts.get_hist_data('600028', start='2020-01-01', end='2020-12-31')

# 定义时间窗口为60个交易日
n = 60

# 计算价格变化率
df['pct_change'] = df['close'] / df['close'].shift(n) - 1

# 选取变化率最大的前5只股票进行买入
df = df.sort_values('pct_change', ascending=False)
top_n = 5
df = df.head(top_n)

# 计算持有股票的收益率
df['returns'] = df['close'] / df['close'].shift(1) - 1
df['cumulative_returns'] = (1 + df['returns']).cumprod()

# 计算买入并持有策略的收益率
df_benchmark = ts.get_hist_data('600028', start='2020-01-01', end='2020-12-31')
df_benchmark['returns'] = df_benchmark['close'] / df_benchmark['close'].shift(1) - 1
df_benchmark['cumulative_returns'] = (1 + df_benchmark['returns']).cumprod()

# 输出结果
print(df[['pct_change', 'returns', 'cumulative_returns']])
print(df_benchmark[['returns', 'cumulative_returns']])

上述代码中，我们首先使用tushare获取了600028过去一年的行情数据，并计算了价格变化率。然后，我们选取了价格变化率最大的前5只股票进行买入，并计算了持有股票的收益率以及买入并持有策略的收益率。最后，我们输出了结果。

需要注意的是，上述策略的表现可能会受到时间窗口大小、选取股票数量等因素的影响，因此需要进行不同参数的回测以评估策略表现的稳定性。同时，也需要注意股票市场存在不确定性，策略表现过去的结果并不能保证未来的表现。