用tushare和backtrader写个回测代码并详细解释

回测是量化交易的核心环节之一，通过历史数据来模拟交易策略，评估策略的优劣性。在Python中，可以使用tushare和backtrader库来实现回测。以下是一个简单的回测代码示例，使用的是tushare作为数据源，backtrader作为回测框架。

import backtrader as bt
import tushare as ts

# 设置tushare的token，用于获取数据
ts.set_token('your_token')

# 初始化tushare接口
pro = ts.pro_api()

# 获取股票数据
data = pro.daily(ts_code='000001.SH', start_date='20200101', end_date='20210101')
data = data.sort_values('trade_date')

# 定义策略
class SampleStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=5)

    def next(self):
        if self.data.close[0] > self.sma[0]:
            self.buy()
        elif self.data.close[0] < self.sma[0]:
            self.sell()

# 初始化cerebro回测系统
cerebro = bt.Cerebro()

# 加载数据
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)
cerebro.adddata(data)

# 添加策略
cerebro.addstrategy(SampleStrategy)

# 设置初始资金10000元
cerebro.broker.setcash(10000.0)

# 设置手续费为万分之二
cerebro.broker.setcommission(commission=0.0002)

# 运行回测
cerebro.run()

# 打印结果
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

在上面的代码中，我们使用了tushare接口获取上证指数的日线数据。接下来，我们定义了一个简单的策略，如果收盘价大于5日均线就买入，反之就卖出。然后，我们初始化了cerebro回测系统，加载数据，添加策略，并设置了初始资金和手续费。最后，我们运行回测并打印结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的策略可能会更加复杂。此外，在实际使用中，还需要考虑数据的预处理、策略的优化等问题。