在一副图中，画出: 1)根据策略收益率画出策略净值曲线 2)茅指数净值 3)HS300 净值 净值计算公式:Nav(t)=(1+r1)(1+r2)(1+r3)......(1+rt)。 其中 ri 为第 i 天收益率，Nav(t)为第 t 天净值。

很抱歉，作为一个语言模型AI，我无法进行图形绘制。但我可以告诉你如何计算这些净值。

1) 根据策略收益率画出策略净值曲线：假设你有一份投资策略，每天的策略收益率为 r1、r2、r3……rt，那么第 t 天的策略净值为 Nav(t) = Nav(t-1) * (1 + rt)，其中 Nav(0) = 1。你可以将每天的策略净值画成曲线，以反映策略的收益情况。

2) 茅指数净值：以茅台股份为代表的贵州茅台酒股票指数。茅指数净值的计算方式与策略净值类似，假设你有一个茅指数投资组合，每天的收益率为 r1、r2、r3……rt，那么第 t 天的茅指数净值为 Nav(t) = Nav(t-1) * (1 + rt)，其中 Nav(0) = 1。

3) HS300 净值：上证指数中规模较大的300家公司股票指数。HS300 净值的计算方式也与策略净值类似，假设你有一个 HS300 投资组合，每天的收益率为 r1、r2、r3……rt，那么第 t 天的 HS300 净值为 Nav(t) = Nav(t-1) * (1 + rt)，其中 Nav(0) = 1。

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使用python写一段代码根据已经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，最后在一副图中，画出: 1)根据策略收益率画出策略净值曲线 2)茅指数净值 3)HS300 净值 净值计算公式:Nav(t)=(1+r1)(1+r2)(1+r3)......(1+rt)。 其中 ri 为第 i 天收益率，Nav(t)为第 t 天净值。

以下是根据题目要求写的代码，需要注意的是，由于没有给出数据源，所以我使用了随机生成的数据进行演示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机股票数据
num_stocks = 10
num_days = 100
stock_data = np.random.rand(num_stocks, num_days) * 100

# 计算MA5和ratio
MA5 = np.zeros_like(stock_data)
ratio = np.zeros_like(stock_data)
for i in range(4, num_days):
    MA5[:, i] = np.mean(stock_data[:, i-4:i+1], axis=1)
    ratio[:, i] = (stock_data[:, i] - MA5[:, i]) / MA5[:, i]

# 筛选ratio为负的股票
selected_stocks = np.where(ratio[:, -1] < 0)[0]

# 计算策略收益率和净值
strategy_return = np.zeros(num_days)
strategy_return[1:] = np.mean(stock_data[selected_stocks, 1:] / stock_data[selected_stocks, :-1], axis=0) - 1
strategy_nav = np.cumprod(1 + strategy_return)

# 计算茅指数收益率和净值
mao_return = np.random.rand(num_days) * 0.01
mao_nav = np.cumprod(1 + mao_return)

# 计算HS300收益率和净值
hs300_return = np.random.rand(num_days) * 0.01
hs300_nav = np.cumprod(1 + hs300_return)

# 绘制净值曲线
plt.plot(strategy_nav, label='Strategy')
plt.plot(mao_nav, label='Mao Index')
plt.plot(hs300_nav, label='HS300')
plt.legend()
plt.show()

运行代码后，会生成一张包含三条曲线的图，分别是策略净值曲线、茅指数净值曲线和HS300净值曲线。根据生成的随机数据，每条曲线的走势都是随机的，但是实现的代码框架是正确的。如果需要使用真实数据进行计算，只需要将随机生成数据的部分替换为读取真实数据的代码即可。

使用python写出符合以下要求的代码(1）导入沪深300指数2022.4.1日-2023.3.30日，1分钟高频数据，画出5分钟高频数据的k线图（不会画k线图的话，就直接resample,计算出5分钟数据的close）； （2）计算5分钟数据的移动均线SMA(5)以及均线SMA(10)，计算采用双移动均线策略的收益（直接用1分钟数据） （3）计算1分钟、5分钟、10分钟、15分钟数据的动量策略收益（直接用1分钟数据）

以下是符合要求的 Python 代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_finance import candlestick_ochl
import matplotlib.dates as mdates

# 获取沪深300指数2022.4.1日-2023.3.30日，1分钟高频数据
hs300 = ts.get_k_data('hs300', start='2022-04-01', end='2023-03-30', ktype='1')

# 将时间转换为datetime格式，设置为index
hs300.index = pd.to_datetime(hs300['date'])
hs300 = hs300.drop(['date'], axis=1)

# 计算5分钟数据的close
hs300_5min = hs300.resample('5T').last().dropna()

# 画出5分钟高频数据的k线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,8))
candlestick_ochl(ax, hs300_5min[['open', 'close', 'high', 'low']].values, width=0.01, colorup='r', colordown='g', alpha=0.7)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
plt.title('HS300 5分钟K线图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

# 计算5分钟数据的移动均线SMA(5)以及均线SMA(10)
hs300_5min['SMA5'] = hs300_5min['close'].rolling(5).mean()
hs300_5min['SMA10'] = hs300_5min['close'].rolling(10).mean()

# 计算采用双移动均线策略的收益
hs300_1min = hs300.copy()
hs300_1min['SMA5'] = hs300_1min['close'].rolling(5).mean()
hs300_1min['SMA10'] = hs300_1min['close'].rolling(10).mean()

hs300_1min['position'] = np.where(hs300_1min['SMA5'] > hs300_1min['SMA10'], 1, -1)
hs300_1min['returns'] = np.log(hs300_1min['close'] / hs300_1min['close'].shift(1))
hs300_1min['strategy_returns'] = hs300_1min['position'].shift(1) * hs300_1min['returns']
cumulative_returns = np.exp(hs300_1min[['returns', 'strategy_returns']].cumsum())
cumulative_returns.plot(figsize=(16,8))
plt.title('双移动均线策略收益')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('累计收益')
plt.show()

# 计算1分钟、5分钟、10分钟、15分钟数据的动量策略收益
hs300['returns_1min'] = np.log(hs300['close'] / hs300['close'].shift(1))
hs300['returns_5min'] = np.log(hs300['close'] / hs300['close'].shift(5))
hs300['returns_10min'] = np.log(hs300['close'] / hs300['close'].shift(10))
hs300['returns_15min'] = np.log(hs300['close'] / hs300['close'].shift(15))

hs300['momentum_1min'] = np.where(hs300['returns_1min'] > 0, 1, -1)
hs300['momentum_5min'] = np.where(hs300['returns_5min'] > 0, 1, -1)
hs300['momentum_10min'] = np.where(hs300['returns_10min'] > 0, 1, -1)
hs300['momentum_15min'] = np.where(hs300['returns_15min'] > 0, 1, -1)

hs300['strategy_returns_1min'] = hs300['momentum_1min'].shift(1) * hs300['returns_1min']
hs300['strategy_returns_5min'] = hs300['momentum_5min'].shift(5) * hs300['returns_5min']
hs300['strategy_returns_10min'] = hs300['momentum_10min'].shift(10) * hs300['returns_10min']
hs300['strategy_returns_15min'] = hs300['momentum_15min'].shift(15) * hs300['returns_15min']

cumulative_returns = np.exp(hs300[['strategy_returns_1min', 'strategy_returns_5min', 'strategy_returns_10min', 'strategy_returns_15min']].cumsum())
cumulative_returns.plot(figsize=(16,8))
plt.title('动量策略收益')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('累计收益')
plt.show()