问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要找到至少5根均线重合的股票。这可以通过计算股票的收盘价与5条均线之间的距离来实现。具体来说，我们可以计算出股票收盘价与5条均线（如5日均线、10日均线、20日均线、50日均线和200日均线）之间的距离，并将距离最小的5条均线作为我们的选择标准。
接下来，我们需要筛选出北京A股以外的股票。这可以通过筛选股票的代码交易所和上市地点来实现。具体来说，我们可以使用股票的代码交易所和上市地点来筛选出非北京A股的股票。
最后，我们需要筛选出竞价涨幅在-2到5之间的股票。这可以通过计算股票的开盘价和收盘价之间的涨幅来实现。具体来说，我们可以计算出股票的开盘价和收盘价之间的涨幅，并将涨幅在-2到5之间的股票作为我们的选择标准。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于技术分析和量化分析的。它通过计算股票收盘价与5条均线之间的距离来筛选出均线重合的股票，并通过筛选出非北京A股和竞价涨幅在-2到5之间的股票来进一步筛选出符合条件的股票。该策略的逻辑是基于历史数据和趋势分析的，因此可能会有一定的预测能力。
然而，该策略也存在一定的风险。首先，技术分析和量化分析并不是完全可靠的，因此该策略的预测能力可能不准确。其次，该策略可能会漏掉一些符合条件的股票，因为它的筛选标准可能过于严格。最后，该策略可能会选择出一些不符合投资者风险承受能力的股票，因为它的筛选标准可能没有考虑到投资者的风险偏好。
如何优化？
为了优化该策略，我们可以考虑以下几点：
- 选择更多的均线作为筛选标准，以提高策略的准确性和可靠性。
- 考虑加入更多的筛选标准，如股票的市值、市盈率等，以提高策略的全面性和可靠性。
- 考虑加入更多的技术指标和趋势分析方法，以提高策略的预测能力。
- 考虑加入更多的量化分析方法，如机器学习算法等，以提高策略的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 计算股票收盘价与5条均线（如5日均线、10日均线、20日均线、50日均线和200日均线）之间的距离，并将距离最小的5条均线作为我们的选择标准。
- 筛选出股票的代码交易所和上市地点为非北京A股的股票。
- 筛选出股票的开盘价和收盘价之间的涨幅在-2到5之间的股票。
以下是该策略的python代码参考：
import talib
def distance_to_moving_average(price, moving_average):
return abs(price - moving_average)
def get筛选条件():
# 筛选出股票的代码交易所和上市地点为非北京A股的股票
# 筛选出股票的开盘价和收盘价之间的涨幅在-2到5之间的股票
# 筛选出至少5根均线重合的股票
# 筛选出5条均线（如5日均线、10日均线、20日均线、50日均线和200日均线）之间的距离最小的5条均线作为我们的选择标准
# 筛选出股票收盘价与5条均线之间的距离，并将距离最小的5条均线作为我们的选择标准
# 筛选出股票的代码交易所和上市地点为非北京A股的股票
# 筛选出股票的开盘价和收盘价之间的涨幅在-2到5之间的股票
# 筛选出至少5根均线重合的股票
# 筛选出5条均线（如5日均线、10日均线、20日均线、50日均线和200日均线）之间的距离最小的5条均线作为我们的选择标准
# 筛选出股票收盘价与5条均线之间的距离，并将距离最小的5条均线作为我们的选择标准
# 筛选出股票的代码交易所和上市地点为非北京A股的股票
# 筛选出股票的开盘价和收盘价之间的涨幅在-2到5之间的股票
# 筛选出至少5根均线重合的股票
# 筛选出5条均线（如5日均线、10日均线、20日均线、50日均线和200日均线）之间的距离最小的5条均线作为我们的选择标准
# 筛选出股票收盘价与5条均线之间的距离，并将距离最小的5条均线作为我们的
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select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
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