使用python写一段代码根据已经读取的十只股票的数据，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)茅指数净值其中 ri 为第 i 天收益率，Nav(t)为第 t 天净值。

以下是实现上述要求的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取十只股票的数据，假设存在一个名为 stock_data 的 DataFrame
# 其中每一列的列名为股票代码，包含日期、开盘价、收盘价等信息
# 假设存在一个名为 selected_stocks 的列表，包含要进行计算的股票代码

# 计算每个股票的 MA5 和 ratio
ma5 = stock_data.loc[:, selected_stocks].rolling(window=5).mean()
ratio = (stock_data.loc[:, selected_stocks] - ma5) / ma5

# 挑选 ratio 为负的个股
selected_ratio = ratio < 0
selected_ratio = selected_ratio.apply(lambda x: x.astype(int))  # 转换为 0/1 数组

# 计算等权持仓收益率
daily_return = stock_data.loc[:, selected_stocks].pct_change() * selected_ratio.shift(1)
daily_return = daily_return.mean(axis=1)  # 每日的等权持仓收益率

# 计算策略净值曲线
nav = (1 + daily_return).cumprod()

# 读取茅台指数的数据，假设存在一个名为 maotai 的 DataFrame
# 其中包含日期和茅台指数的收盘价信息
maotai_return = maotai['closePrice'].pct_change()  # 茅台指数的每日收益率
maotai_nav = (1 + maotai_return).cumprod()  # 茅台指数的净值曲线

# 绘制策略净值曲线和茅台指数净值曲线
plt.plot(nav.index, nav, label='Strategy')
plt.plot(maotai_nav.index, maotai_nav, label='Maotai')
plt.legend()
plt.show()

解释一下代码的实现过程：

1. 通过 rolling 方法计算每个股票的 5 日均值 MA5；
2. 根据 MA5 计算每个股票的偏离程度 ratio；
3. 挑选出 ratio 为负的个股，并将其转换为 0/1 数组；
4. 根据等权持仓的原则，计算每日的等权持仓收益率；
5. 根据每日的等权持仓收益率计算策略净值曲线；
6. 读取茅台指数的数据，计算茅台指数的每日收益率和净值曲线；
7. 绘制策略净值曲线和茅台指数净值曲线。

这段代码仅供参考，具体实现要根据实际情况进行调整和优化。