使用python读取十只股票的数据，以市值为权重捏合这十只股票，，并计算每只股票的每日收益率

要实现此功能，你需要使用Python中的pandas库来读取和处理数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取十只股票的数据
stock1 = pd.read_csv('stock1.csv')
stock2 = pd.read_csv('stock2.csv')
stock3 = pd.read_csv('stock3.csv')
stock4 = pd.read_csv('stock4.csv')
stock5 = pd.read_csv('stock5.csv')
stock6 = pd.read_csv('stock6.csv')
stock7 = pd.read_csv('stock7.csv')
stock8 = pd.read_csv('stock8.csv')
stock9 = pd.read_csv('stock9.csv')
stock10 = pd.read_csv('stock10.csv')

# 将所有股票的数据合并成一个DataFrame
stocks = pd.concat([stock1, stock2, stock3, stock4, stock5, stock6, stock7, stock8, stock9, stock10])

# 以市值为权重计算加权平均收益率
weights = stocks.groupby('symbol')['market_cap'].sum()
stocks['weighted_return'] = (stocks['return'] * stocks['market_cap']) / stocks['symbol'].map(weights)

# 计算每只股票的每日收益率
daily_returns = stocks.groupby(['symbol', 'date'])['weighted_return'].sum().reset_index()

在上面的代码中，我们首先读取了十只股票的数据，并使用`pd.concat()`将它们合并成一个DataFrame。接下来，我们使用`groupby()`和`sum()`方法计算了每只股票的市值总和，并将其保存在`weights`变量中。然后，我们使用`map()`方法将每条记录的市值除以相应股票的总市值，以获得加权平均收益率。最后，我们再次使用`groupby()`和`sum()`方法计算每只股票的每日收益率。

请注意，上面的代码仅提供了一个示例，并假定所有文件都具有相同的格式。在实际应用中，你可能需要根据数据的实际情况进行调整。