在已知了开平仓最优时间之后，考虑到仅仅通过统计数据在累积收益率最大化的情况下得出的开平仓最优时间可能不适用于未来发生的情况，且只在一个固定的时间进行交易，很难针对市场中出现的各种情况进行随机应变。为了能够使累积收益率更大，我们希望能够采用2010年4月19日到2022年12月14日的分钟级数据中的部分数据，挖掘出一种量价因子，从而获得隔夜做多做空的信号，并根据信号强度给与仓位推荐，开平仓依旧都使用未来10分钟均价，希望最后能获得一个相对之前夏普比更大，年化收益率更高的量化策略。请直接给我一个python代码实现上述策略？如果不能，也要给出一个代码框架

很抱歉，我无法给出一个完整的 Python 代码来实现上述策略。这种策略需要考虑到许多复杂的因素，包括市场情况、量价因子的选取和构建、信号的生成和评估、仓位控制等。

然而，我可以提供一个代码框架，您可以根据自己的需要填充各个部分的代码，从而实现自己的量化交易策略。

以下是代码框架：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义市场数据的结构体
class MarketData:
    def __init__(self, data):
        self.timestamp = data['timestamp']
        self.open_price = data['open_price']
        self.high_price = data['high_price']
        self.low_price = data['low_price']
        self.close_price = data['close_price']
        self.volume = data['volume']

# 定义账户类
class Account:
    def __init__(self, init_cash):
        self.cash = init_cash  # 可用资金
        self.holdings = 0  # 持仓数量
        self.cost_basis = 0  # 持仓成本
        self.realized_pnl = 0  # 已实现盈亏
        self.unrealized_pnl = 0  # 未实现盈亏
    
    def update_market_value(self, market_price):
        """更新账户的市值"""
        self.unrealized_pnl = self.holdings * (market_price - self.cost_basis)
        self.market_value = self.cash + self.holdings * market_price + self.unrealized_pnl
    
    def update_realized_pnl(self, realized_pnl):
        """更新已实现盈亏"""
        self.realized_pnl += realized_pnl
    
    def update_position(self, quantity, cost_basis):
        """更新持仓信息"""
        self.holdings += quantity
        self.cost_bas