使用python写一段代码，需要根据已读取的十只股票的数据，算出当日个股收盘价的 5 日均值:MA5 算出当日个股收盘价到 5 日均值的偏离程度 ratio:(closePrice-MA5)/MA5 根据给出的十只股票当日的 ratio，挑出 ratio 为负的个股，第二天等权持仓，再根据每日的持仓个股和个股的收益率，计算每日的策略收益率.

好的，下面是一份示例代码，可以实现你所描述的功能：

import pandas as pd

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 计算MA5
df['MA5'] = df['closePrice'].rolling(window=5).mean()

# 计算ratio
df['ratio'] = (df['closePrice'] - df['MA5']) / df['MA5']

# 挑选ratio为负的个股
selected_stocks = df[df['ratio'] < 0]['stockCode'].tolist()

# 在T+1日等权持仓
df['position'] = 0
df.loc[df['stockCode'].isin(selected_stocks), 'position'] = 1 / len(selected_stocks)

# 计算每日的策略收益率
df['returns'] = df['dailyReturn'] * df['position']

# 输出结果
print(df.head())

需要注意的是，这个代码仅是一个示例，具体实现还需要根据具体的数据格式和计算需求进行调整和优化。

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以下是一份简单的代码实现，可以根据具体的数据格式和计算需求进行修改和完善。

import pandas as pd

# 读取股票数据，假设数据文件名为 stock_data.csv，其中包含十只股票的收盘价数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 计算 MA5 和 ratio
df['MA5'] = df['closePrice'].rolling(5).mean()
df['ratio'] = (df['closePrice'] - df['MA5']) / df['MA5']

# 挑选 ratio 为负的个股
selected_stocks = df[df['ratio'] < 0]['stockCode'].tolist()

# 计算等权持仓收益率
df['strategyReturn'] = 0
for stock in selected_stocks:
    df.loc[df['stockCode'] == stock, 'strategyReturn'] = 1 / len(selected_stocks) * df['pctChg']

# 计算每日的策略收益
daily_return = df.groupby('tradeDate')['strategyReturn'].sum()

这份代码的基本思路是，首先读取股票数据并计算 MA5 和 ratio，然后挑选出 ratio 为负的个股，并计算等权持仓收益率。最后根据每日持仓个股和个股收益率计算每日的策略收益。需要注意的是，这份代码并没有考虑交易成本和流动性等实际因素，仅作为一个简单的示例。

使用python根据已读取的十只股票的数据，算出当日个股收盘价的 5 日均值:MA5 算出当日个股收盘价到 5 日均值的偏离程度 ratio:(closePrice-MA5)/MA5 根据给出的十只股票当日的 ratio，挑出 ratio 为负的个股，第二天等权持仓

好的，可以使用pandas库来实现。首先读取十只股票的数据，假设存储在名为df的DataFrame中，其中包含每只股票的日期、收盘价等信息。

计算当日个股收盘价的5日均值，可以使用rolling方法：

df['MA5'] = df['closePrice'].rolling(5).mean()

计算当日个股收盘价到5日均值的偏离程度ratio，可以直接按照公式计算：

df['ratio'] = (df['closePrice'] - df['MA5']) / df['MA5']

然后，挑选出ratio为负的个股，可以使用布尔索引：

select_df = df[df['ratio'] < 0]

最后，对于select_df中的个股，第二天等权持仓，可以直接将它们的收盘价平均值作为等权持仓后的价格：

next_day_price = select_df['closePrice'].mean()

这样，就可以得到等权持仓后的价格了。