如何用python写通达信中的backset函数

很抱歉，作为AI语言模型，我无法提供相关代码，但是我可以给您提供一些思路和参考：

通达信的backset函数是用来将数据集合向前或向后移动一定的时间周期，常用于计算复权、均线等技术指标。在Python中，可以通过pandas库来实现类似的功能。

具体步骤如下：

1. 读取数据：使用pandas中的read_csv函数读取通达信导出的数据文件。

2. 设置时间索引：将数据集合的索引设置为时间序列，可以使用pandas中的to_datetime函数。

3. 计算技术指标：使用pandas中的rolling函数计算均线等技术指标。

4. 移动数据集合：使用pandas中的shift函数将数据集合向前或向后移动指定的时间周期。

5. 导出数据：使用pandas中的to_csv函数将处理过的数据导出到文件中。

参考代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 设置时间索引
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

# 计算技术指标
data['ma5'] = data['close'].rolling(window=5).mean()

# 向前移动5天
data = data.shift(periods=5)

# 导出数据
data.to_csv('result.csv')

需要注意的是，移动数据集合会导致部分数据被删除或者新增，因此可能需要对移动后的数据进行进一步处理。另外，计算复权等技术指标需要根据具体的算法进行实现。