一个简单的股票回测框架的Python代码。这个代码将会使用Pandas库来处理数据，以及Matplotlib库来可视化结果。请确保你的Python环境中已经安装了这些库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

class StockBackTest:
def init(self, stock_data):
self.stock_data = stock_data

def calculate_returns(self):
    self.stock_data['Returns'] = self.stock_data['Close'].pct_change()

def apply_strategy(self, strategy):
    self.stock_data['Strategy'] = self.stock_data.apply(strategy, axis=1)

def backtest(self, initial_cash, cash_flows):
    portfolio_value = initial_cash
    for cash_flow in cash_flows:
        portfolio_value += cash_flow
    return portfolio_value

def plot_backtest(self):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(self.stock_data['Returns'], label='Stock Returns', color='blue')
    plt.plot(self.stock_data['Strategy'], label='Strategy', color='red')
    plt.title('Stock BackTest')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Return')
    plt.legend()
    plt.show()

def buy_on_positive_return(row):
if row[‘Returns’] > 0:
return 1
else:
return 0

Example usage:

First, load your stock data into a DataFrame. Here we assume it’s already loaded and named ‘stock_data’.

stock_data = pd.read_csv(‘your_stock_data.csv’, index_col=‘Date’)

Then create an instance of the StockBackTest class.

bt = StockBackTest(stock_data)

Calculate the returns.

bt.calculate_returns()

Apply the buy on positive return strategy.

bt.apply_strategy(buy_on_positive_return)

Run the backtest with an initial cash of $10,000 and cash flows from trading.

Assume that buying or selling 1 share results in a cash flow equal to the price of the stock.

initial_cash = 10000

cash_flows = [] # You would fill this list with cash flows from trades.

portfolio_value = bt.backtest(initial_cash, cash_flows)

Visualize the backtest.

bt.plot_backtest()

这个代码提供了一个基本的股票回测框架。首先你需要加载你的股票数据到一个Pandas DataFrame中。然后你可以创建一个StockBackTest类的实例。这个类提供了计算股票回报、应用策略、运行回测和可视化结果的方法。在这个例子中，我们定义了一个简单的策略：当股票的日回报率为正时，就买入该股票（假设买入1股）。最后，你可以运行回测并可视化结果。

请注意，这只是一个非常基础的例子，实际应用中你可能需要考虑更多的因素，比如交易费用、滑点、资金分配等。此外，你还需要确保你的策略逻辑正确，并且能够适应不同的市场条件。