输出一个简易的股票量化回测代码

由于股票量化回测代码需要使用到大量的数据和算法，因此本人无法提供完整的代码。但是，以下是一个简单的股票量化回测示例，供参考：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取股票历史数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data = data.set_index('Date')

# 计算技术指标
data['MA5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()
data['MA10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()
data['MA20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['MA60'] = data['Close'].rolling(window=60).mean()

# 选取股票交易时间段
start_date = '2015-01-01'
end_date = '2020-12-31'
selected_data = data[(data.index >= start_date) & (data.index <= end_date)]

# 定义交易策略
def trading_strategy(data):
    if data['MA5'] > data['MA60']:
        return 1
    else:
        return 0

# 计算每天的交易信号
selected_data['Signal'] = selected_data.apply(trading_strategy, axis=1)

# 计算每天的收益
selected_data['Daily_Return'] = selected_data['Close'].pct_change()
selected_data['Strategy_Return'] = selected_data['Daily_Return'] * selected_data['Signal'].shift(1)

# 计算累计收益率
selected_data['Cumulative_Return'] = (1 + selected_data['Strategy_Return']).cumprod()

# 输出回测结果
print('策略累计收益率：', selected_data['Cumulative_Return'][-1])
print('基准累计收益率：', (1 + selected_data['Daily_Return']).cumprod()[-1])

该示例代码使用了简单移动平均线作为交易信号，判断是否买入或卖出股票。同时，还计算了每天的收益和策略收益，并输出了回测结果。

需要注意的是，该代码仅作为示例，实际应用中还需要进行更多的数据处理和算法优化，以提高回测精度和可靠性。