帮我写一个环境搭建，主要在python中搭建了tushare包来分析股票历史交易数据，用的趋势跟踪策略

好的，可以按照以下步骤来搭建环境：

1. 首先，确保已经安装了 Python 和 pip，可以在命令行中运行以下命令来检查：

python -V
pip -V

如果显示版本号，则说明已经安装。

2. 安装 tushare 包，可以在命令行中运行以下命令：

pip install tushare

3. 安装 pandas 和 numpy 包，这两个包是数据分析必备的包，可以在命令行中运行以下命令来安装：

pip install pandas
pip install numpy

4. 创建一个 Python 文件，例如 trading.py，然后在文件中引入需要的包：

import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np

5. 使用 tushare 包获取股票历史交易数据，例如获取某只股票的历史交易数据：

stock_data = ts.get_k_data('000001', start='2020-01-01', end='2021-06-30')

其中，'000001' 是股票代码，start 和 end 是起始日期和结束日期。

6. 使用 pandas 包将数据转换为 DataFrame 格式，并进行数据处理和分析，例如计算每日涨跌幅：

df = pd.DataFrame(stock_data)
df['change'] = df['close'].pct_change()

其中，pct_change() 函数用于计算涨跌幅。

7. 使用 numpy 包编写趋势跟踪策略，例如计算移动平均线：

df['ma5'] = np.round(df['close'].rolling(window=5).mean(), 2)
df['ma10'] = np.round(df['close'].rolling(window=10).mean(), 2)

其中，rolling() 函数用于计算移动平均线。

8. 最后，可以将结果保存到文件中，例如保存为 CSV 格式：

df.to_csv('stock_data.csv', index=False)

这样就完成了在 Python 中搭建 tushare 包来分析股票历史交易数据，并使用趋势跟踪策略的环境搭建。