用python写出该策略

好的，我可以为您提供一个基本的策略代码框架。请注意，这只是一个示例代码，需要根据实际情况进行修改和改进。

首先，需要导入需要的模块和库。以下是一个基本的导入示例：

import backtrader as bt
import pandas as pd

然后，需要加载CSV文件并创建数据集。以下是一个基本的数据加载示例：

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)

接下来，需要定义策略。以下是一个基本的策略定义示例：

class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('macd1', 12),
        ('macd2', 26),
        ('macdsig', 9),
        ('sma1', 20),
        ('sma2', 50),
        ('size', 1),
        ('risk', 0.01),
    )

    def __init__(self):
        self.macd = bt.indicators.MACD(
            self.data.close,
            period_me1=self.params.macd1,
            period_me2=self.params.macd2,
            period_signal=self.params.macdsig
        )
        self.sma1 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close,
            period=self.params.sma1
        )
        self.sma2 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close,
            period=self.params.sma2
        )

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.macd.macd[0] < self.macd.macd[-1]:
                if self.data.close[0] < self.sma1[0] and self.data.close[-1] > self.sma2[-1]:
                    self.buy(size=self.params.size)
        elif self.macd.macd[0] > self.macd.macd[-1]:
            self.close()

在这个策略中，我们首先定义了一些参数，如macd1、macd2、macdsig、sma1、sma2、size和risk。然后，我们使用了backtrader内置的MACD指标和SimpleMovingAverage指标来计算MACD和均线。接下来，在next()方法中，我们定义了入场条件和离场条件，即当MACD出现背离时买入股票，当MACD背离反转时卖出股票。

最后，需要实例化策略并运行回测。以下是一个基本的实例化和回测运行示例：

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()

    cerebro.addstrategy(MyStrategy)

    cerebro.adddata(data)

    cerebro.broker.setcash(1000000.0)
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

    cerebro.run()

在这个示例中，我们使用了cerebro对象来实例化策略，并将数据添加到回测中。然后，我们设置了初始资金和手续费，并运行回测。

需要注意的是，这只是一个基本的策略示例，需要根据实际情况进行修改和改进。同时，backtrader还提供了许多其他的指标和功能，可以根据需要进行使用。