请你作为一个专业的python量化交易师,写出一个根据股票历史价格来进行筛选股票的代码

由于股票历史价格数据较为庞大，我们需要使用数据分析库pandas来进行数据处理。

首先，我们需要获取股票历史价格数据，可以通过tushare等第三方库来获取。这里以tushare为例：

import tushare as ts

# 获取股票代码列表
stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()

# 获取股票历史价格数据
for stock_code in stock_list:
    df = ts.get_k_data(stock_code)
    # 对df进行处理

接下来，我们对每个股票的历史价格数据进行处理，筛选出符合我们要求的股票。这里以根据均线来进行筛选为例：

# 定义函数，筛选符合要求的股票
def filter_stock(df):
    # 计算5日均线和10日均线
    df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()
    df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()
    
    # 筛选出符合要求的股票，即5日均线大于10日均线
    if df['ma5'].iloc[-1] > df['ma10'].iloc[-1]:
        return True
    else:
        return False

# 对每个股票的历史价格数据进行处理，筛选符合要求的股票
for stock_code in stock_list:
    df = ts.get_k_data(stock_code)
    if filter_stock(df):
        # 符合要求的股票
        print(stock_code)

以上代码仅为示例，实际筛选股票需要根据具体需求进行调整。