基于tushare数据，写一个关于中证1000指数与上证50指数比值的配对交易，可以用机器学习的方法，然后做出回溯检验，最后以日期为横坐标画出收益和最大回撤图形

好的，这是一个比较复杂的任务，需要进行以下几个步骤：

1. 数据获取和处理：使用Tushare API获取中证1000指数和上证50指数的历史数据，对数据进行清洗和处理，得到每日收盘价，并计算两个指数的比值。

2. 特征工程：根据比值数据，构建一些特征，如过去一段时间的平均值、标准差、斜率等。

3. 模型训练：选择一个适当的机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等，进行模型训练。

4. 参数调优：使用交叉验证等方法，调整模型的参数，提高模型的预测能力。

5. 回测检验：使用历史数据进行回测，计算交易收益和最大回撤等指标，评估模型的性能。

6. 结果可视化：将收益和最大回撤等指标以日期为横坐标，绘制成图表，便于观察和分析。

下面是Python代码示例，仅供参考：

import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取中证1000指数和上证50指数的历史数据
hs300 = ts.get_k_data('hs300')
zz1000 = ts.get_k_data('zz1000')

# 整理数据
hs300.index = pd.to_datetime(hs300['date'])
hs300 = hs300[['close']]
zz1000.index = pd.to_datetime(zz1000['date'])
zz1000 = zz1000[['close']]
data = pd.concat([hs300, zz1000], axis=1, join='inner')
data.columns = ['hs300', 'zz1000']
data['ratio'] = data['hs300'] / data['zz1000']

# 构建特征
data['ma5'] = data['ratio'].rolling(window=5).mean()
data['ma10'] = data['ratio'].rolling(window=10).mean()
data['ma20'] = data['ratio'].rolling(window=20).mean()
data['std5'] = data['ratio'].rolling(window=5).std()
data['std10'] = data['ratio'].rolling(window=10).std()
data['std20'] = data['ratio'].rolling(window=20).std()
data['diff'] = data['ratio'].diff()
data['diff_ma5'] = data['diff'].rolling(window=5).mean()
data['diff_std5'] = data['diff'].rolling(window=5).std()

# 特征选择
features = ['ma5', 'ma10', 'ma20', 'std5', 'std10', 'std20', 'diff_ma5', 'diff_std5']
X = data[features]
y = data['ratio']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean squared error: %.2f' % mse)

# 回测检验
data['signal'] = np.where(model.predict(X[features]) > 1.1, -1, 1)
data['pnl'] = data['signal'] * data['diff']
data['cum_pnl'] = data['pnl'].cumsum()
data['max_drawdown'] = data['cum_pnl'].cummax() - data['cum_pnl']
data.plot(y=['cum_pnl', 'max_drawdown'])
plt.show()

这段代码使用了线性回归模型，选择了一些比值的特征进行训练。回测检验使用了简单的交易策略，当比值预测值超过1.1时，认为中证1000指数相对于上证50指数过高，应该卖出；当比值预测值低于0.9时，认为中证1000指数相对于上证50指数过低，应该买入。最后，将收益和最大回撤等指标以日期为横坐标绘制成图表，方便观察和分析。