本人Python运行环境：
windows 10 64位+anaconda3 64bit最新版.
需要用到的Python库：talib、pandas、tushare、os
再次测试，当前可用。

文件1：本地TS数据简单RSI买入策略20170730.py

首先，感谢下面文章的作者。
https://bbs.pinggu.org/thread-5844312-1-1.html

策略说明：
1、出现RSI信号后，RSI上涨为买入时机；
2、策略回测的周期以交易日天数进行了简单限定(以iloc限定)；
3、股票买入日计入持股1天，但仍以当日收盘价作为买入价；

缺陷：
1、单只股票没有考虑交易成本（汇总统计时考虑了成本）；
2、没有考虑交易时间的重叠，即同一时间可能有多支股票符合买入条件；
3、收益计算的时间点上不是比较清晰，仍需检查。

本次更改说明：（和参考文章比较）
1、添加更多的可直接调整参数；
2、更改单只股票策略收益的存放位置（原，存放于最后持股日；现，存放于股票买入日）；
3、原print '    总收益：%.2f' %(sum(list(all_profit[profit])) - (count*0.0015) - 1) + '倍'
   改为，去除-1

未来调整方向：
1、用timelist限定回测周期(strategy_testing_period)；
2、完善买入策略
3、添加卖出策略，或自动计算最优策略(达到收益最大化的持有天数)；

可调整参数说明：
*rsi_period：RSI的Period
*rsiValue：策略的RSI比较值
*holding_days_list：‘持有天数’（限定为4个）
*strategy_testing_days：策略回测的周期
*waiting_days：RSI达到设定值到买入的等待时间
*data_path：股票quotes的储存路径
*calc_path：策略详细细节的储存路径  
*sum_path：策略汇总统计的储存路径
@author: Wilson J
------------------------------------


文件2：Tushare下载所选股票历史行情数据到本地-前复权.py

数据说明：
1、通过Tushare接口获取交易数据（前复权）
2、股票代码可以直接输入有限多个，或者采用Tushare函数basic_info中的Code
（注：控制Code数量，建议设定适当的筛选条件）


参数：
1、交易数据开始日期、结束日期
2、CSV文件输出路径

@author: Wilson J