请你帮我使用python写一段满足以下要求的程序： 输入：基金净值曲线，基准净值曲线、起止时间 输出：基金在起止时间内的收益率、波动率、最大回撤、相对基准的超额收益、跟踪误差、信息比率、相对基准的最大回撤、季度胜率、月度胜率。 所有输入和输出数据均要求用Excel的形式保存和读取。

好的，以下是一个实现你要求的程序示例：

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

# 定义函数，用于计算回测指标
def calc_metrics(fund_data, benchmark_data, start_date, end_date):
    # 对基金和基准数据进行截取
    fund_data = fund_data[start_date:end_date]
    benchmark_data = benchmark_data[start_date:end_date]
    
    # 计算每日收益率
    fund_data['returns'] = fund_data['net_value'].pct_change()
    benchmark_data['returns'] = benchmark_data['net_value'].pct_change()
    
    # 计算基金和基准的累计收益率
    fund_data['cumulative_returns'] = (1 + fund_data['returns']).cumprod()
    benchmark_data['cumulative_returns'] = (1 + benchmark_data['returns']).cumprod()
    
    # 计算基金和基准的年化收益率
    annualized_fund_returns = (fund_data['cumulative_returns'][-1] / fund_data['cumulative_returns'][0]) ** (252 / len(fund_data)) - 1
    annualized_benchmark_returns = (benchmark_data['cumulative_returns'][-1] / benchmark_data['cumulative_returns'][0]) ** (252 / len(benchmark_data)) - 1
    
    # 计算基金和基准的年化波动率
    annualized_fund_volatility = np.std(fund_data['returns']) * np.sqrt(252)
    annualized_benchmark_volatility = np.std(benchmark_data['returns']) * np.sqrt(252)
    
    # 计算基金和基准的最大回撤
    fund_data['max_drawdown'] = (fund_data['cumulative_returns'].cummax() - fund_data['cumulative_returns']) / fund_data['cumulative_returns'].cummax()
    benchmark_data['max_drawdown'] = (benchmark_data['cumulative_returns'].cummax() - benchmark_data['cumulative_returns']) / benchmark_data['cumulative_returns'].cummax()
    max_fund_drawdown = fund_data['max_drawdown'].max()
    max_benchmark_drawdown = benchmark_data['max_drawdown'].max()
    
    # 计算基金和基准的超额收益和跟踪误差
    excess_returns = fund_data['cumulative_returns'] - benchmark_data['cumulative_returns']
    tracking_error = np.std(excess_returns) * np.sqrt(252)
    
    # 计算基金和基准的信息比率
    information_ratio = excess_returns.mean() / excess_returns.std()
    
    # 计算季度和月度胜率
    fund_data['quarter'] = fund_data.index.quarter
    benchmark_data['quarter'] = benchmark_data.index.quarter
    fund_quarter_wins = np.where(fund_data['returns'] > benchmark_data['returns'], 1, 0).groupby(fund_data['quarter']).sum()
    benchmark_quarter_wins = np.where(benchmark_data['returns'] > 0, 1, 0).groupby(benchmark_data['quarter']).sum()
    fund_month_wins = np.where(fund_data['returns'] > benchmark_data['returns'], 1, 0).groupby(fund_data.index.month).sum()
    benchmark_month_wins = np.where(benchmark_data['returns'] > 0, 1, 0).groupby(benchmark_data.index.month).sum()
    
    # 输出回测结果
    print('回测起始日期：', start_date)
    print('回测终止日期：', end_date)
    print('基金收益率：{:.2%}'.format(fund_data['cumulative_returns'][-1] / fund_data['cumulative_returns'][0] - 1))
    print('基金波动率：{:.2%}'.format(annualized_fund_volatility))
    print('基金最大回撤：{:.2%}'.format(max_fund_drawdown))
    print('基金超额收益：{:.2%}'.format(excess_returns[-1]))
    print('基金跟踪误差：{:.2%}'.format(tracking_error))
    print('基金信息比率：{:.2f}'.format(information_ratio))
    print('基金最大回撤相对基准：{:.2%}'.format(max_fund_drawdown - max_benchmark_drawdown))
    print('季度胜率：{:.2%}'.format(fund_quarter_wins.mean() / benchmark_quarter_wins.mean()))
    print('月度胜率：{:.2%}'.format(fund_month_wins.mean() / benchmark_month_wins.mean()))
    
    # 返回结果
    return {'start_date': start_date, 'end_date': end_date, 'fund_returns': fund_data['cumulative_returns'][-1] / fund_data['cumulative_returns'][0] - 1,
            'fund_volatility': annualized_fund_volatility, 'fund_max_drawdown': max_fund_drawdown, 'excess_returns': excess_returns[-1],
            'tracking_error': tracking_error, 'information_ratio': information_ratio,
            'max_drawdown_diff': max_fund_drawdown - max_benchmark_drawdown,
            'quarter_win_rate': fund_quarter_wins.mean() / benchmark_quarter_wins.mean(),
            'month_win_rate': fund_month_wins.mean() / benchmark_month_wins.mean()}

# 读取基金和基准数据
fund_data = pd.read_excel('fund_data.xlsx', index_col='date', parse_dates=True)
benchmark_data = pd.read_excel('benchmark_data.xlsx', index_col='date', parse_dates=True)

# 定义回测起始日期和终止日期
start_date = datetime(2010, 1, 1)
end_date = datetime(2020, 12, 31)

# 计算回测结果
result = calc_metrics(fund_data, benchmark_data, start_date, end_date)

# 将结果保存到Excel文件中
result_df = pd.DataFrame([result])
result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

需要注意的是，其中的`fund_data.xlsx`和`benchmark_data.xlsx`为基金和基准净值数据文件，需要自行准备。此代码示例中输出的回测指标包括：基金收益率、基金波动率、基金最大回撤、基金超额收益、基金跟踪误差、基金信息比率、基金最大回撤相对基准、季度胜率、月度胜率。代码还将回测结果保存到了`result.xlsx`文件中。