请使用tushare的数据用Python 写一个 关于中证1000指数和上证50指数价格比值构建的MACD指标的配对交易策略，然后做出回溯检验，交易成本以单次交易为千分之三作为手续费，最后以日期为横坐标画出收益图形和最大回撤图形和MACD图形交易信号图形

好的，我会尽力回答你的问题。首先，我们需要导入必要的库和数据。这里我使用tushare获取中证1000指数和上证50指数的日线行情数据。

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

# 获取中证1000指数和上证50指数的日线行情数据
zz1000 = ts.get_k_data('000852', start='2010-01-01')
sz50 = ts.get_k_data('000016', start='2010-01-01')

# 合并数据
data = pd.merge(zz1000[['date', 'close']], sz50[['date', 'close']], on='date', suffixes=('_zz1000', '_sz50'))
data = data.set_index('date')
data.head()

接下来，我们将计算MACD指标。MACD指标由两条线组成：DIF线和DEA线。计算方法如下：

1. 计算短期指数平均线EMA（12）和长期指数平均线EMA（26）。
2. 计算DIF线，即EMA（12）减去EMA（26）。
3. 计算DEA线，即DIF线的9日平均值。
4. 计算MACD柱状图，即DIF线减去DEA线的值。

# 计算MACD指标
def MACD(data, fast=12, slow=26, signal=9):
    # 计算短期指数平均线EMA（12）和长期指数平均线EMA（26）
    EMAfast = data['close'].ewm(span=fast, adjust=False).mean()
    EMAslow = data['close'].ewm(span=slow, adjust=False).mean()
    
    # 计算DIF线，即EMA（12）减去EMA（26）
    DIF = EMAfast - EMAslow
    
    # 计算DEA线，即DIF线的9日平均值
    DEA = DIF.ewm(span=signal, adjust=False).mean()
    
    # 计算MACD柱状图，即DIF线减去DEA线的值
    MACD = DIF - DEA
    
    return DIF, DEA, MACD

data['DIF'], data['DEA'], data['MACD'] = MACD(data)
data.tail()

接下来，我们将编写交易策略并进行回测。根据MACD信号，当DIF线上穿DEA线时，产生买入信号，当DIF线下穿DEA线时，产生卖出信号。

# 计算交易信号，当DIF线上穿DEA线时，产生买入信号，当DIF线下穿DEA线时，产生卖出信号
data['signal'] = np.where(data['DIF'] > data['DEA'], 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['DIF'] < data['DEA'], -1, data['signal'])
data['position'] = data['signal'].shift(1).fillna(0)

# 计算每日收益率
data['return'] = data['close_sz50'].pct_change(1) * data['position']

# 计算交易成本，以单次交易为千分之三作为手续费
data['cost'] = 0
data['cost'][data['position'].diff().abs() > 0] = data['close_sz50'] * 0.003

# 计算实际收益率
data['net_return'] = data['return'] - data['cost']

# 计算累计收益率和最大回撤
data['cum_return'] = (data['net_return'] + 1).cumprod()
data['cum_max'] = data['cum_return'].cummax()
data['drawdown'] = data['cum_max'] - data['cum_return']

# 输出回测结果
print('累计收益率：', data['cum_return'][-1])
print('最大回撤：', data['drawdown'].max())

最后，我们将绘制收益图形和最大回撤图形和MACD图形交易信号图形。

# 绘制收益图形
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(data.index, data['cum_return'])
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Cumulative Return')
ax.set_title('Cumulative Return')

# 绘制最大回撤图形
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.fill_between(data.index, data['drawdown'], 0)
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Drawdown')
ax.set_title('Maximum Drawdown')

# 绘制MACD图形交易信号图形
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(data.index, data['DIF'], label='DIF')
ax.plot(data.index, data['DEA'], label='DEA')
ax.bar(data.index, data['MACD'], label='MACD', color='gray')
ax.legend()
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('MACD')
ax.set_title('MACD Trading Signal')

以上是一个简单的配对交易策略，你可以根据自己的需求进行修改。