现在我已经有了沪深300股指期货主力合约2010年4月19日到2022年12月14日的分钟级数据。我们利用该数据构建的隔夜策略是：我们选取上一个交易日收盘前十分钟任意时间进行开仓，然后选取当天交易日开盘后十分钟内任意时间进行平仓，开平仓都使用未来10分钟的均价，并根据累积收益率找出一个固定的每天开平仓的最优时间。请给我一个Python代码实现上述策略？

以下是一个基于您给出的策略的 Python 代码示例，请注意，这只是一个概念性的示例，因此可能需要根据您的具体情况进行调整。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 选取上一个交易日收盘前 10 分钟和当天交易日开盘后 10 分钟的数据
data = data[(data["time"] >= "14:50") | (data["time"] <= "9:10")]

# 按照日期和时间分组
grouped_data = data.groupby(["date", "time"])

# 计算每组的均价
mean_prices = grouped_data["price"].mean()

# 计算累计收益率
returns = mean_prices.pct_change()
cumulative_returns = returns.cumsum()

# 找到每天累计收益率最大的时间
optimal_times = cumulative_returns.idxmax(level=0)

# 根据找到的最优时间进行开平仓
for date, time in optimal_times.items():
    # 进行开仓
    open_price = mean_prices[date][time]
    # 进行平仓
    close_price = mean_prices[date][time]
    # 计算收益
    profit = close_price - open_price
    print(f"在 {date} {time} 进行了开平仓，收益为 {profit}")

在这个示例中，我们首先选取了在上一个交易日 14:50 之后，当天交易日 9:10 之前的数据。然后，我们根据日期和时间将数据分组，并计算每组的均价。最后，我们计算累计收益