同花顺iFind Python接口 写一个上证50期货与中证1000期货配对交易的策略 并画出收益图形，再做收益归因分析

由于缺乏期货交易经验，我无法编写一个完整的上证50期货与中证1000期货配对交易的策略。但是，我可以提供一个基本框架，供您参考和修改。

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

# 获取数据
sz50 = ifind.get_contract_k_data('CFFEX.IF', start_date='2010-01-01', end_date='2020-12-31')
zz1000 = ifind.get_contract_k_data('CFFEX.IC', start_date='2010-01-01', end_date='2020-12-31')

# 计算价差
spread = sz50['close'] - zz1000['close']

# 计算均值和标准差
mean_spread = spread.mean()
std_spread = spread.std()

# 定义交易信号
sz50_buy_signal = spread > mean_spread + 2 * std_spread
sz50_sell_signal = spread < mean_spread

# 计算每个交易信号的收益
sz50_returns = (sz50['close'][1:] - sz50['close'][:-1]) / sz50['close'][:-1]
zz1000_returns = (zz1000['close'][1:] - zz1000['close'][:-1]) / zz1000['close'][:-1]
spread_returns = (sz50['close'][1:] - zz1000['close'][1:]) / (sz50['close'][:-1] - zz1000['close'][:-1])

sz50_returns[sz50_sell_signal] = -sz50_returns[sz50_sell_signal]
zz1000_returns[sz50_buy_signal] = -zz1000_returns[sz50_buy_signal]
spread_returns[sz50_buy_signal] = -spread_returns[sz50_buy_signal]

# 计算总收益率
portfolio_returns = sz50_returns + zz1000_returns + spread_returns
cumulative_returns = np.cumprod(1 + portfolio_returns) - 1

# 绘制收益图形
plt.plot(cumulative_returns)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Returns')
plt.title('SZ50 and ZZ1000 Pair Trading Strategy')
plt.show()

# 收益归因分析
sz50_contrib = sz50_returns.mean() * len(sz50_returns)
zz1000_contrib = zz1000_returns.mean() * len(zz1000_returns)
spread_contrib = spread_returns.mean() * len(spread_returns)

print('Contribution of SZ50 Futures:', sz50_contrib)
print('Contribution of ZZ1000 Futures:', zz1000_contrib)
print('Contribution of Spread Trading:', spread_contrib)

这个脚本首先获取了上证50期货和中证1000期货的历史价格数据。然后，它计算了价差，并将其与均值和标准差进行比较，以确定何时买入和卖出。接下来，它计算了每个交易信号的收益，并将它们相加以获得组合收益率。最后，它绘制了收益图形，并计算了每个组件的收益贡献。

请注意，这只是一个基本的框架，需要根据您的具体情况进行修改。例如，您可能需要使用其他指标来确定何时买入和卖出。您还需要考虑手续费、滑点和其他交易成本。最后，您可能需要对代码进行优化，以提高执行速度。