需要Python代码实现股票巡航导弹策略：

股票巡航导弹策略是一种基于技术分析的交易策略，其基本思想是寻找股票价格长期趋势，并在价格回调到短期均线时进行买入操作，当价格再次回到长期均线时进行卖出操作。下面是一个简单的Python代码实现：

import pandas as pd
import yfinance as yf

# 获取股票数据
symbol = 'AAPL'
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2022-02-15'
stock_data = yf.download(symbol, start_date, end_date)

# 计算短期和长期均线
short_window = 50
long_window = 200
stock_data['short_mavg'] = stock_data['Adj Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
stock_data['long_mavg'] = stock_data['Adj Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()

# 计算交易信号
stock_data['signal'] = 0.0
stock_data['signal'][short_window:] = \
    np.where(stock_data['short_mavg'][short_window:] > stock_data['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0)

# 计算持仓状态
stock_data['positions'] = stock_data['signal'].diff()

# 回测交易策略
initial_capital = 100000.0
positions = pd.DataFrame(index=stock_data.index).fillna(0.0)
positions[symbol] = 100 * stock_data['signal'] # 买入100股
portfolio = positions.multiply(stock_data['Adj Close'], axis=0)
pos_diff = positions.diff()
portfolio['holdings'] = (positions.multiply(stock_data['Adj Close'], axis=0)).sum(axis=1)
portfolio['cash'] = initial_capital - (pos_diff.multiply(stock_data['Adj Close'], axis=0)).sum(axis=1).cumsum()
portfolio['total'] = portfolio['cash'] + portfolio['holdings']
portfolio['returns'] = portfolio['total'].pct_change()

# 输出回测结果
print(portfolio.tail(10))

该代码使用了Python中的pandas和yfinance库，首先使用yfinance下载指定时间段内的股票数据，然后计算短期和长期均线，接着使用均线的交叉情况计算交易信号，进而计算出持仓状态，最后回测交易策略并输出回测结果。注意，该代码仅仅是一个简单的实现，实际使用中需要根据自己的需求和实际情况进行调整和完善。