请给我生成一个股票价格回测的代码框架

好的，以下是一个简单的股票价格回测的代码框架：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 定义回测时间范围
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2020-12-31'

# 筛选回测时间范围内的股票数据
data = data[(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)]

# 定义回测策略
def backtest_strategy(data):
    # 在此处编写回测策略的代码
    # 可以使用 numpy 和 pandas 库来进行计算和分析
    # 返回一个包含交易信号和交易价格的 DataFrame
    
# 进行回测
signals = backtest_strategy(data)

# 计算回测结果
portfolio = pd.DataFrame(index=data.index)
portfolio['price'] = data['close']
portfolio['positions'] = signals['signal']
portfolio['positions'].fillna(method='ffill', inplace=True)
portfolio['positions'].fillna(0, inplace=True)
portfolio['returns'] = portfolio['positions'].shift(1) * (portfolio['price'] - portfolio['price'].shift(1)) / portfolio['price'].shift(1)
portfolio['cumulative_returns'] = (1 + portfolio['returns']).cumprod()

# 输出回测结果
print('回测结果：')
print('累计收益率：', portfolio['cumulative_returns'][-1])
print('年化收益率：', np.power(portfolio['cumulative_returns'][-1], 252 / len(data)) - 1)
print('最大回撤：', np.min(portfolio['cumulative_returns'] / np.maximum.accumulate(portfolio['cumulative_returns'])) - 1)

其中，`data` 是一个包含股票价格数据的 DataFrame，包含列 `date`、`open`、`high`、`low`、`close` 和 `volume`。`backtest_strategy` 函数是回测策略的核心，需要在其中编写具体的交易信号和交易价格的计算方法。最后，通过计算收益率、年化收益率和最大回撤等指标，输出回测结果。