用python对股票的移动平均线、相对强弱指数、布林带指标这三个指标，实现定义交易策略、获取数据、数据清洗和预处理、特征工程、建模选择、数据集划分、模型训练、模型评估、模型优化、回测、风险管理给出代码并详细解释

本题需要用到的库有：pandas、numpy、talib、scikit-learn、matplotlib、yfinance、backtrader。在开始之前，我们需要先安装这些库。

1. 定义交易策略

移动平均线策略：当短期均线（如5日均线）上穿长期均线（如20日均线）时，买入股票；当短期均线下穿长期均线时，卖出股票。

相对强弱指数策略：当RSI指标低于30时，买入股票；当RSI指标高于70时，卖出股票。

布林带指标策略：当股票价格低于下轨时，买入股票；当股票价格高于上轨时，卖出股票。

我们可以先定义一个函数来实现这些交易策略：

def trading_strategy(data):
    # 移动平均线策略
    data['short_ma'] = talib.SMA(data['Close'], timeperiod=5)
    data['long_ma'] = talib.SMA(data['Close'], timeperiod=20)
    data['signal_ma'] = np.where(data['short_ma'] > data['long_ma'], 1, 0)
    data['signal_ma'] = np.where(data['short_ma'] < data['long_ma'], -1, data['signal_ma'])
    
    # 相对强弱指数策略
    data['rsi'] = talib.RSI(data['Close'], timeperiod=14)
    data['signal_rsi'] = np.where(data['rsi'] < 30, 1, 0)
    data['signal_rsi'] = np.where(data['rsi'] > 70, -1, data['signal_rsi'])
    
    # 布林带指标策略
    data['upper'], data['middle'], data['lower'] = talib.BBANDS(data['Close'], timeperiod=20)
    data['signal_bb'] = np.where(data['Close'] < data['lower'], 1, 0)
    data['signal_bb'] = np.where(data['Close'] > data['upper'], -1, data['signal_bb'])
    
    # 综合策略
    data['signal'] = data['signal_ma'] + data['signal_rsi'] + data['signal_bb']
    data['signal'] = np.where(data['signal'] > 1, 1, data['signal'])
    data['signal'] = np.where(data['signal'] < -1, -1, data['signal'])
    return data

2. 获取数据

我们可以使用 `yfinance` 库来获取数据，例如获取阿里巴巴的股票数据：

import yfinance as yf

data = yf.download('BABA', start='2015-01-01', end='2021-07-31')

3. 数据清洗和预处理

我们需要检查数据是否存在缺失值或异常值，并进行必要的处理。在这里，我们可以使用 `fillna` 函数来填充缺失值：

data.fillna(method='ffill', inplace=True)

4. 特征工程

在这里，我们已经在交易策略中计算了指标。我们可以在特征中选择这些指标来进行建模。

features = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'short_ma', 'long_ma', 'rsi', 'upper', 'middle', 'lower']
data = data[features]

5. 建模选择

我们可以使用 scikit-learn 库来选择最好的模型。例如，我们可以使用 `GridSearchCV` 函数来选择支持向量机的最优参数：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

params = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
model = GridSearchCV(SVC(), params)

6. 数据集划分

我们可以使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

7. 模型训练

我们可以使用 `fit` 函数来训练模型：

model.fit(X_train, y_train)

8. 模型评估

我们可以使用 `score` 函数来评估模型性能：

score = model.score(X_test, y_test)

9. 模型优化

我们可以使用交叉验证等技术来优化模型性能。

10. 回测

我们可以使用 backtrader 库来进行回测。例如，我们可以定义一个 `Backtest` 类来回测我们的策略：

import backtrader as bt

class Backtest(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.signal = self.datas[0].signal

    def next(self):
        if self.signal == 1:
            self.buy()
        elif self.signal == -1:
            self.sell()

cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(Backtest)
cerebro.run()
cerebro.plot()

11. 风险管理

我们可以使用风险管理技术来降低投资风险。例如，我们可以使用 `stop_loss` 函数来设置止损：

class Backtest(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.signal = self.datas[0].signal

    def next(self):
        if self.signal == 1:
            self.buy(exectype=bt.Order.Market, size=1000)
            self.stop_loss = self.data.close[0] * 0.9
        elif self.signal == -1:
            self.sell(exectype=bt.Order.Market, size=1000)
        if self.position:
            if self.data.close[0] < self.stop_loss:
                self.sell(exectype=bt.Order.Market, size=self.position.size)