tushare量化交易策略

Tushare是一个提供金融数据接口的Python库，可以方便地获取股票、基金、期货等市场数据。使用Tushare结合量化交易策略可以实现自动化的量化交易。

下面是一个简单的使用Tushare实现均线交易策略的示例：

1.导入库和获取数据

import tushare as ts
import pandas as pd

# 获取股票数据
df = ts.get_k_data('000001', start='2010-01-01', end='2020-12-31')
df.index = pd.to_datetime(df.date)  # 将日期设为索引

2.计算均线并进行交易决策

# 计算均线
df['ma5'] = df.close.rolling(5).mean()
df['ma20'] = df.close.rolling(20).mean()

# 策略参数
buy_ma = 'ma5'  # 买入均线
sell_ma = 'ma20'  # 卖出均线

# 交易信号
df['signal'] = 0
df.loc[df[buy_ma] > df[sell_ma], 'signal'] = 1

# 产生交易信号后一天进行买入或卖出操作
df['position'] = df['signal'].shift()
df['position'].fillna(method='ffill', inplace=True)

# 计算收益率
df['returns'] = df.close.pct_change().shift(-1)
df['strategy_returns'] = df['returns'] * df['position']
df['cumulative_returns'] = (df['strategy_returns'] + 1).cumprod()

# 输出收益率
print('策略年化收益率：', (df['cumulative_returns'][-1])**(252/len(df))-1)

上述代码中，我们使用了5日均线和20日均线作为交易信号，当5日均线上穿20日均线时产生买入信号，反之产生卖出信号。交易信号产生后，我们将信号向后移动一天并使用ffill方法填充空值，产生买入或卖出持仓。最后，我们计算了策略的年化收益率。

以上仅为一个简单的示例，实际中的量化交易策略需要更加复杂的模型和参数调整。