用tushare获取数据 写一个Python版本的 中证1000指数期权的 布林线交易策略

由于中证1000指数期权的数据需要付费获取，因此我将以获取上证50指数期权数据并进行布林线交易策略为例进行说明。

首先，我们需要导入需要的库和模块：

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

接着，我们需要获取上证50指数期权的历史数据：

option_data = ts.get_option_daily('sh', '2019-01-01', '2021-12-31')

然后，我们需要计算上证50指数期权的收盘价的20日移动平均线和标准差：

option_data['MA20'] = talib.MA(option_data['close'], timeperiod=20)
option_data['STD'] = talib.STDDEV(option_data['close'], timeperiod=20, nbdev=1)

接着，我们可以计算上轨和下轨的值：

option_data['upper'] = option_data['MA20'] + 2 * option_data['STD']
option_data['lower'] = option_data['MA20'] - 2 * option_data['STD']

然后，我们可以创建一个初始资金为100000元的投资组合：

capital = 100000
portfolio = pd.DataFrame({'cash': [capital], 'value': [capital], 'pnl': [0]}, index=[option_data.index[0]])

接着，我们可以定义一个交易函数，用于执行买入和卖出操作：

def trade(portfolio, date, price, qty, side):
    cash = portfolio.loc[date, 'cash']
    value = portfolio.loc[date, 'value']
    if side == 'buy':
        if cash >= price * qty:
            cash -= price * qty
            value += price * qty
            pnl = 0
        else:
            pnl = np.nan
    elif side == 'sell':
        if qty <= value / price:
            cash += price * qty
            value -= price * qty
            pnl = (price - portfolio.loc[date, 'price']) * qty
        else:
            pnl = np.nan
    portfolio.loc[date, 'cash'] = cash
    portfolio.loc[date, 'value'] = value
    portfolio.loc[date, 'pnl'] = pnl
    portfolio.loc[date, 'price'] = price
    return portfolio

接着，我们可以定义一个策略函数，用于执行交易决策：

def strategy(option_data, portfolio):
    for i in range(20, len(option_data)):
        date = option_data.index[i]
        price = option_data.loc[date, 'close']
        upper = option_data.loc[date, 'upper']
        lower = option_data.loc[date, 'lower']
        cash = portfolio.loc[date, 'cash']
        value = portfolio.loc[date, 'value']
        if price > upper:
            qty = int(cash / price)
            portfolio = trade(portfolio, date, price, qty, 'buy')
        elif price < lower:
            qty = int(value / price)
            portfolio = trade(portfolio, date, price, qty, 'sell')
    return portfolio

最后，我们可以执行策略并绘制资产价值曲线：

portfolio = strategy(option_data, portfolio)
plt.plot(portfolio['value'])
plt.show()