python怎麼纏論選股

A. 源代碼選股用什麼軟體

python
Python-基於TuShare的A股自動選股程序，在整個世界最好用的選股軟體就是自己的選股思維，其他任何選股軟體都是人為編制的，如果能靠選股軟體選出牛股，那麼程序員將會是世界首富了。
選股思維比任何其他的東西都重要，只有有好的選股思維才能在這一領域有所建樹。

B. 零基礎學Python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題，網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備？

2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

C. 如何用python對一系列股票的macd進行判斷

DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:=(DIF-DEA)*2;
忽略以上公式。
根據思路編寫公式，修改公式。盤中預警，條件選股。公式解密，去除時間限制。滑鼠點擊下方
我
的
名
字
或（圖
標）上，進入
可
看到
Q，訂
制
公式

D. python編程這門科目是用來編寫股票指標和選股器的嗎

python是一門語言補丁，最大的優勢在於擁有眾多的包，很多事情都可以做。而在數據分析領域提供了pandas，numpy，matplotlib等進行數據可視化，用於股票，自然也是可以的

E. 風變《Python智能投資》應用系統課程是如何模擬實操訓練的

有幸作為第一批用戶學習過風變的這款課程。風變這次還是採用了自動化教學技術⌄將比較難懂的概念轉化成更易懂、更直觀的圖示來舉例講解。同時還採用了項目制教學法，將投資中的指標、選股、擇時和風控四大模塊重構，對交易策略量化。配合風變獨創的智能工具ForTrader輔助實操，課程做得確實很用心。

F. 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好

都是工具，也都可以開發選股策略的回測，推薦Python.理由：Python免費且開源Python編程語言簡潔優美Python有眾多的量化包，包括獲取數據、處理數據、回測、風險分析。目前國外、國內很多平台和項目都是使用PythonPython開發策略，簡潔高效，這里舉幾個例子：1.[量化學堂-策略開發]金叉死叉策略2.[量化學堂-策略開發]海龜策略3.[量化學堂-策略開發]淺談小市值策略4.[量化學堂-策略開發]多頭排列回踩買入策略5.[量化學堂-策略開發]藉助talib使用技術分析指標來炒股6.[量化學堂-策略開發]大師系列之價值投資法7.[量化學堂-策略開發]事件驅動策略（基於業績快報）8.[量化學堂-策略開發]基於協整的配對交易9.[量化學堂-策略開發]使用cvxopt包實現馬科維茨投資組合優化:以一個股票策略為例這些策略涵蓋了股票量化主要的策略類型，但是使用Python語言，每個策略代碼都不多。

G. 學好Python可以做什麼兼職

學會python可以做的兼職：

1、爬蟲
首先，除了Python的語法基礎的之外的必修課就是web開發和爬蟲的內容了。如果是想依靠這兩個方向來賺錢的話，就必須要清楚的知道開發什麼或者爬什麼數據才能賺錢。如果你都不知道的話，你可以開個網店，或者去豬八戒做服務的外包。
不管是web開發還是爬蟲，都需要找到好的項目。最好的就是幫一些證券的人員抓一些財經的新聞或者是輿情相關的數據。這個內容開發完了，只要不會出現問題的話，基本上月入3-5k是沒有什麼問題的。需要自己買一個雲主機，一個月的成本也就是200-300左右。
2、量化交易
用Python來完成量化交易的話還是非常方便的，但是對於新手來說內容會比較難。先解釋一下什麼是量化交易，也就是做一個數據挖掘的過程。不同的就是你可以用手中可以用的模型來選股，選時間，資金管理就是我們要做的特徵工程。如果在量化交易中要追求穩定的收益的話，是可以考慮一下在各種虛擬幣交易市場搬搬轉。
3、代寫程序或者是外包
電商平台很多代謝程序的，幾百塊就可以搞定LAMP的管理系統，但是這種基本都是大學生的畢設，所以可以照貓畫虎的開一家這樣的店鋪。
首先畢設就是畢設，不要幫別人寫論文。因為論文後期是一直要改稿子的，本科的畢設都是研發類型的，這類的門檻比較低。通用代碼很多，模板很多。
Python學習路線圖：

H. 量化投資中，MATLAB和python哪一個好

Matlab在矩陣處理方面的強大優勢Python無法比擬，我曾經用Matlab和Python跑同一個演算法，涉及到矩陣中Symbol求導。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感覺Sympy中Matrix雖然功能強大，但是速度很慢，而且需要專注其中各種細節。如：其對Complex類型是無法自動expand的，常常出現(1+I)(2I+1)這種結果，這時需要調用.expand來解決。Matlab可以使你專注於模型，Python要超過Matlab還需要時間。但是Python在內容抓取，機器學習，等有強大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，發展很快。概括之：現在用Matlab，未來用Python

I. 初學者python怎麼學

初學者、零基礎學Python的話，建議參加培訓班，入門快、效率高、周期短、實戰項目豐富，還可以提升就業競爭力。
以下是老男孩教育Python全棧課程內容：階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。