用python和talib写一段交易程序，先下载某股票品种的行情数据，然后按照考夫曼移动均线考虑买卖点

首先，需要使用相应的库（如pandas_datareader）来下载股票的行情数据。然后使用talib的SMA函数计算考夫曼移动平均线。之后，用pandas处理数据，并在数据上进行买卖判断。

代码示例如下：

import pandas_datareader as pdr
import talib

# 下载股票数据
stock_data = pdr.get_data_yahoo('AAPL')

# 计算考夫曼移动平均线
stock_data['MA_10'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=10)
stock_data['MA_20'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=20)

# 买卖判断
stock_data['Position'] = None
for i in range(len(stock_data)):
    if stock_data['MA_10'][i] > stock_data['MA_20'][i]:
        stock_data.loc[i, 'Position'] = 'Buy'
    else:
        stock_data.loc[i, 'Position'] = 'Sell'

请注意，这只是一个简单的交易策略示例，在实际交易中，还需要考虑其他因素，并进行合理的风险管理。