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价格与5条均线的交点数量来实现。具体来说，我们可以使用以下公式：
num_intersections = len(set(price) & set.intersection(*ma))
其中，price是股票价格的序列，ma是5条均线的序列。num_intersections表示价格与5条均线的交点数量，set函数用于消除重复元素，intersection函数用于计算交集。
接下来，我们需要找到集中度70<20%的股票。这可以通过计算股票价格的标准差来实现。具体来说，我们可以使用以下公式：
std = stdev(price)
upper_threshold = std * 2
lower_threshold = -upper_threshold
其中，stdev是股票价格的标准差，upper_threshold和lower_threshold是集中度的上下限。upper_threshold和lower_threshold可以根据具体情况进行调整。
最后，我们需要找到竞价涨幅＞-2＜5的股票。这可以通过计算股票价格的开盘价和收盘价之间的差值来实现。具体来说，我们可以使用以下公式：
price_change = (price[-1] - price[0]) / price[0]
if price_change > 5 or price_change < -2:
return False
其中，price是股票价格的序列，price_change是股票价格的开盘价和收盘价之间的差值。如果price_change的绝对值大于5或小于-2，则该股票不符合条件。
选股逻辑分析
以上三个条件分别代表了股票价格的趋势、集中度和价格波动性。通过同时满足这三个条件，我们可以筛选出具有较强趋势、较低集中度和较大价格波动性的股票。
有何风险？
由于我们筛选出的股票价格波动性较大，因此可能存在较高的风险。此外，如果市场环境发生变化，这些股票的价格可能会出现较大的波动，从而给投资者带来损失。
如何优化？
为了降低风险，我们可以对以上三个条件进行适当的调整。例如，可以将集中度的上下限调整为更宽的范围，以筛选出更广泛的股票。此外，还可以考虑使用更多的均线来计算交点数量，以提高筛选的准确性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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