用python写一个双均线策略

以下是一个简单的双均线策略的Python代码：

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

# 获取数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

# 计算短期均线和长期均线
short_ma = df['Close'].rolling(window=5).mean()
long_ma = df['Close'].rolling(window=20).mean()

# 计算交易信号
signals = pd.DataFrame(0, index=df.index, columns=['signal'])
signals['signal'][short_ma > long_ma] = 1
signals['position'] = signals['signal'].diff()

# 绘制图表
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax1 = fig.add_subplot(111, ylabel='Price')
df['Close'].plot(ax=ax1, color='r', lw=2.)
short_ma.plot(ax=ax1, color='b', lw=2.)
long_ma.plot(ax=ax1, color='g', lw=2.)
ax1.plot(signals.loc[signals.position == 1].index, 
         df['Close'][signals.position == 1], 
         '^', markersize=10, color='m')
ax1.plot(signals.loc[signals.position == -1].index, 
         df['Close'][signals.position == -1], 
         'v', markersize=10, color='k')
plt.legend(['Price', 'Short MA', 'Long MA', 'Buy', 'Sell'])
plt.show()

该代码使用了pandas和numpy库，需要先安装这两个库。

代码中使用了一个名为data.csv的数据文件，该文件包含了股票价格数据，在读取数据时需要将日期作为索引列。

在代码中，首先计算了短期均线和长期均线，然后根据短期均线和长期均线的交叉情况，计算了交易信号。当短期均线上穿长期均线时，产生了买入信号；当短期均线下穿长期均线时，产生了卖出信号。

最后，使用matplotlib库绘制了股票价格和均线图表，并在图表上标记了买卖信号。