请你根据我的需要写出代码。1.找出市盈率最低的股票。2.在开盘价大于10日均线的2%时候买入。当小于5日均线同时小于10日均线卖出。3.生成收益图

为了帮助您完成这些需求，我将为您提供一个基本的Python示例，它假设我们有一个包含股票数据的Pandas DataFrame，其中包含了日期、收盘价、开盘价、5日均线和10日均线的数据。请注意，这只是一个简化版本，实际的金融分析软件通常会使用更复杂的技术指标库和实时数据源。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是一个DataFrame，包含股票数据
data = {
    'date': ...,  # 日期列
    'close': ...,  # 收盘价列
    'open': ...,  # 开盘价列
    'ema_5': ...,  # 5日移动平均线列
    'ema_10': ...,  # 10日移动平均线列
}

df = pd.DataFrame(data)

def calculate_pe_ratio(stock):
    return stock['close'] / stock['ema_10']

pe_ranks = df.groupby('date').apply(calculate_pe_ratio).sort_values(ascending=True)
lowest_pe_stock = pe_ranks.idxmin()  # 找出市盈率最低的日期

def trading_strategy(df, threshold_open, threshold_sell):
    buy_dates = df[(df['open'] > df['ema_10'] * (1 + threshold_open))].index
    sell_dates = df[(df['close'] < df['ema_5']) & (df['close'] < df['ema_10'])].index

    for buy_date in buy_dates:
        if buy_date not in sell_dates:  # 检查是否已经卖出
            sell_date = sell_dates[min(sell_dates) > buy_date]  # 找到第一个满足条件的卖出日期
            print(f"买入于{buy_date}, 卖出于{sell_date}")

# 生成收益图
df['returns'] = df['close'].pct_change()
df['strategy_returns'] = np.where((df['open'] > df['ema_10'] * (1.02)) & (df['close'] < df['ema_5']), df['returns'], 0)
df.plot(x='date', y=['returns', 'strategy_returns'], kind='line', title='收益曲线')
plt.show()

# 实际应用时，请根据您的数据集调整上述代码，并确保处理异常情况