A. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
方法一
前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。
方法二
是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。
方法三
滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。
方法四
就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧
B. python炒股可行嗎
非常不可行，還是靠人工吧，人工才是真正能夠理解人的心理的，炒股本來就是一個心理的游戲。。
C. 如何用Python炒股
如果想直接執行python程序的話可以寫一個.bat新建一個記事本，然後寫一段下面的代碼，最後存成.bat文件，以後直接執行這段代碼就可以了。其實也可以直接執行.py文件c:\program files\python file.py
D. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
網址都沒有給出怎麼測試呢？ 這個應該是伺服器生成的token吧，可以urllib2抓一下，如果抓不到的話那麼他可能用的js動態載入，這個得分析js源碼了，如果他用了flash來算出這個值的(我記得酷狗就是這么做的)，那麼恭喜你，不能算出這個值了
E. 怎麼學習python量化交易
下面教你八步寫個量化交易策略——單股票均線策略
1 確定策略內容與框架
若昨日收盤價高出過去20日平均價今天開盤買入股票
若昨日收盤價低於過去20日平均價今天開盤賣出股票
只操作一隻股票，很簡單對吧，但怎麼用代碼說給計算機聽呢？
想想人是怎麼操作的，應該包括這樣兩個部分
既然是單股票策略，事先決定好交易哪一個股票。
每天看看昨日收盤價是否高出過去20日平均價，是的話開盤就買入，不是開盤就賣出。每天都這么做，循環下去。
對應代碼也是這兩個部分
definitialize(context):
用來寫最開始要做什麼的地方
defhandle_data(context,data):
用來寫每天循環要做什麼的地方
2 初始化
我們要寫設置要交易的股票的代碼，比如 兔寶寶（002043）
definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔寶寶的股票代碼
3 獲取收盤價與均價
首先，獲取昨日股票的收盤價
#用法：變數=data[股票代碼].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價，命名為last_price
然後，獲取近二十日股票收盤價的平均價
#用法：變數=data[股票代碼].mavg(天數，『close』)
#獲取近二十日股票收盤價的平均價，命名為average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
4 判斷是否買賣
數據都獲取完，該做買賣判斷了
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出
iflast_price>average_price:
買入
eliflast_price<average_price:
賣出
問題來了，現在該寫買賣下單了，但是拿多少錢去買我們還沒有告訴計算機，所以每天還要獲取賬戶里現金量。
#用法：變數=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金量，命名為cash
5 買入賣出
#用法：order_value(要買入股票股票的股票代碼，要多少錢去買）
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
#用法：order_target(要買賣股票的股票代碼，目標持倉金額）
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出
6 策略代碼寫完，進行回測
把買入賣出的代碼寫好，策略就寫完了，如下
definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔寶寶
defhandle_data(context,data):#每日循環
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價
#取得過去二十天的平均價格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出
現在，在策略回測界面右上部，設置回測時間從20140101到20160601，設置初始資金100000，設置回測頻率，然後點擊運行回測。
7 建立模擬交易，使策略和行情實時連接自動運行
策略寫好，回測完成，點擊回測結果界面（如上圖）右上部紅色模擬交易按鈕，新建模擬交易如下圖。 寫好交易名稱，設置初始資金，數據頻率，此處是每天，設置好後點提交。
8 開啟微信通知，接收交易信號
點擊聚寬導航欄我的交易，可以看到創建的模擬交易，如下圖。 點擊右邊的微信通知開關，將OFF調到ON，按照指示掃描二維碼，綁定微信，就能微信接收交易信號了。
F. 怎樣用python處理股票
用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。
G. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
國外有自動交易軟體。只需要寫插件就可以。如果用python重新寫，有些麻煩。如果證券交易公司提供API，就容易。 我記得2004年左右是通過API實現的。 有個朋友做過一個貴金屬的自動交易。不過2年後，虧了不少。
H. 用Python中的蒙特卡洛模擬兩支股票組成的投資組合的價格趨勢分析
蒙特卡洛模擬是一種模擬把真實系統中的概率過程用計算機程序來模擬的方法。對於投資組合的價格趨勢分析，可以使用Python中的蒙特卡洛模擬。首先，回顧投資組合的價格趨勢。投資組合中的股票價格的趨勢是受多種因素影響的，可分為經濟、政治和技術因素，其中經濟因素最重要。因此，蒙特卡洛模擬可以模擬這些因素對投資組合價格趨勢的影響，並通過計算機繪制投資組合價格趨勢的曲線。
Python中的蒙特卡洛模擬首先需要計算投資組合中各股票價格的每一期的收益率，其次，計算出投資組合的收益率；隨後，計算預測投資組合的期權價格，並將所有的期權價格疊加起來，從而繪制投資組合的價格曲線。最後，在投資組合的價格曲線的基礎上，可以分析投資組合在不同時期的價格走勢，並進行投資組合結構的調整，從而獲得最優投資組合。
I. 如何用Python炒股
python可以用於爬蟲，爬取指定股票的數據，更准確，更便捷，利於數據分析和買賣的把控
J. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
股票自動交易助手提供了一個 Python 自動下單介面，參考代碼
#股票自動交易助手Python自動下單使用例子
#把此腳本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己編寫的腳本同一目錄
fromStockOrderApiimport*
#買入測試
#Buy(u"600000",100,0,1,0)
#賣出測試,是持倉股才會有動作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)
#賬戶信息
print("股票自動交易介面測試")
print("賬戶信息")
print("--------------------------------")
arrAccountInfo=["總資產","可用資金","持倉總市值","總盈利金額","持倉數量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))
print("--------------------------------")
print("")
print("股票持倉")
print("--------------------------------")
#取出所有的持倉股票代碼,結果以','隔開的
allStockCode=GetAllPositionCode(0)
allStockCodeArray=allStockCode.split(',')
foriinrange(0,len(allStockCodeArray)):
vol=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],0,0)
changeP=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],4,0)
print("%s%d%.2f%%"%(allStockCodeArray[i],vol,changeP))
print("--------------------------------")