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EMA指标的配对交易策略，然后做出回溯检验，最后以日期为横坐标画出收益图形和最大回撤图形和ema图形交易信号图形

好的，我会根据你的要求来回答你的问题。

首先，我需要确认一下，你是否已经安装好了tushare库呢？如果还没有安装，可以在终端输入以下命令进行安装：

pip install tushare

安装完成后，就可以开始写代码了。

以下是代码实现过程：

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

# 获取中证1000和上证50指数的历史数据
zz1000 = ts.get_hist_data('000852', start='2010-01-01', end='2021-06-30')
sh50 = ts.get_hist_data('000016', start='2010-01-01', end='2021-06-30')

# 计算价格比值
price_ratio = zz1000['close'] / sh50['close']

# 计算EMA指标
ema_short = price_ratio.ewm(span=5, adjust=False).mean()
ema_long = price_ratio.ewm(span=20, adjust=False).mean()

# 构建交易信号
signal = pd.Series(0, index=price_ratio.index)
signal[ema_short > ema_long] = 1
signal[ema_short < ema_long] = -1

# 计算收益率
returns = price_ratio.pct_change().shift(-1) * signal.shift(1)

# 计算每日收益率和最大回撤
daily_returns = returns.dropna()
cum_returns = (1 + daily_returns).cumprod()
drawdown = (cum_returns.cummax() - cum_returns) / cum_returns.cummax()

# 画出收益图形和最大回撤图形和ema图形交易信号图形
fig, ax = plt.subplots(3, 1, sharex=True, figsize=(16, 8))
ax[0].plot(cum_returns)
ax[0].set_ylabel('Cumulative Returns')
ax[1].plot(drawdown)
ax[1].set_ylabel('Drawdown')
ax[2].plot(price_ratio)
ax[2].plot(ema_short, label='EMA 5')
ax[2].plot(ema_long, label='EMA 20')
ax[2].plot(signal, 'o', markersize=5, label='Signal')
ax[2].set_ylabel('Price Ratio')
ax[2].legend(loc='best')
plt.show()

代码的实现过程如下：

1. 首先使用tushare库获取中证1000和上证50指数的历史数据，时间范围为2010年1月1日至2021年6月30日。

2. 计算价格比值，即计算中证1000指数和上证50指数的收盘价比值。

3. 计算EMA指标，使用5日和20日的时间窗口来计算短期EMA和长期EMA。

4. 构建交易信号，当短期EMA上穿长期EMA时，为买入信号，将signal的值设为1；当短期EMA下穿长期EMA时，为卖出信号，将signal的值设为-1。

5. 计算收益率，即将价格比值的变化乘以交易信号的值，得到每日收益率。

6. 计算每日收益率和最大回撤，用于画出收益图形和最大回撤图形。

7. 最后，使用matplotlib库画出收益图形和最大回撤图形和ema图形交易信号图形。

注意：以上代码只是一个简单的示例，具体的交易策略需要根据市场情况进行调整和优化。

回溯检验的过程不在此展开，可以使用backtrader等工具进行回测。