⑴ 如何用python 取所有股票一段時間歷史數據
各種股票軟體，例如通達信、同花順、大智慧，都可以實時查看股票價格和走勢，做一些簡單的選股和定量分析，但是如果你想做更復雜的分析，例如回歸分析、關聯分析等就有點捉襟見肘，所以最好能夠獲取股票歷史及實時數據並存儲到資料庫，然後再通過其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高級編程語言連接資料庫獲取股票數據進行定量分析，這樣就能實現更多目的了。
⑵ 如何進行股票的趨勢分析
趨勢線和均線都是股票投資中常用的技術分析手段，其中均線似乎是被關注得更多，關於均線系統的說法也很多，很完善。趨勢線就是很簡單的直線，或者是高點連接，或者是低點連接，從而成為壓力線或者支撐線，也許是因為它很簡單，所以，感覺上很多專家對它是不屑一顧的，很少見到拿趨勢線來進行技術分析的，倒是不同周期的均線系統被大說特說。
不過，無論是說的多也好，被人冷淡對待也好，關鍵問題還在於哪個更准，更有實用價值。最近一段時間以來，我的感覺似乎是均線並沒有多准，很多均線無論支撐也好，還是壓力也好，都要更容易被突破，從而使依據它們做出判斷和操作的人受到損失。而趨勢線倒是將長中短期結合起來後，能夠給我們帶來更准確的判斷。越簡單的東西往往越有效，也許在這里也得到了一個小小的證明。
光說不練沒有用，看一張近期的上證大盤走勢圖吧。
目前股指運行在上下兩根趨勢線相交前的小小空間里，很快將選擇突破，這也就是我上周說的周四或周五突破的原因。昨天股指已經突破了前期的壓力線，已經完成第一階段對長期趨勢線的突破，但目前還有一根短期壓力線在上面，今天已經沖到該點位並受阻回落。但因為已經突破了長期的壓力線，而且突破後即變為支撐線，這根支撐線又在腳下，所以回落空間很小，大盤還將再次選擇突破，只是時間是個問題：或者短期即向上突破，或者沿支撐線下滑，待機上攻。方向選擇上，配合量能和其他周期的K線(感覺上比較有價值的是60分鍾K線)應該會有一個比較准確的判斷了。
相對而言，讓人眼花瞭亂的均線系統，我倒沒看出多少有價值的信息。
雖然簡單，但更容易很多人忽視。
不要盲目地以為比古人聰明啊！「大道至簡」這個古訓還是要牢記的。
⑶ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
個人覺得這問題問的不太對，說句不好的話，你是來搞編程的還是做股票的。
當然，如果題主只是用來搜集資料，看數據的話那還是可以操作一波的，至於python要怎麼入門，個人下面會推薦一些入門級的書籍，通過這些書籍，相信樓主今後會有一個清晰的了解（我們以一個完全不會編程的的新手來看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我們所說的笨辦法學python，這絕對是新手入門的第一選擇，裡面話題簡練，是一本以練習為導向的教材。有淺入深，而且易懂。
其它的像什麼，《Python源碼剖析》，《集體智慧編程》，《Python核心編程（第二版）》等題主都可以適當的選擇參讀下，相信都會對題主有所幫助。
最後，還是要重復上面的話題，炒股不是工程學科，它有太多的變數，對於現在的智能編程來說，它還沒有辦法及時的反映那些變數，所以，只能當做一種參考，千萬不可過渡依賴。
結語：pyhton相對來說是一種比較高端的學科，需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的，如果真的要學習，是需要很大的毅力去堅持下去的，而且不短時間就能入門了，要有所心理准備。
⑷ 如何利用Python預測股票價格
預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。
純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。
⑸ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
單產品趨勢交易系統，用c語言二次開發來搞，直接圖形化輸出買賣點，回測即可。通達信最新版可以開發dll了，不過介面不太爽，可以改用飛狐、金字塔及其他軟體。
多產品組合投資，用SAS收集價格數據、財務數據等設計策略並回測。sas比python強大很多，不過入門要花1個月（指業余時間學習）。
並
不推薦先看書籍，關於程序的書應該作為工具書，不當程序員的話按部就班學是浪費時間，而關於股票的書沒經驗就看是空對空。關鍵是你自己怎麼想的，然後就怎
么實踐，重要的是想法，之後就是邊編邊查工具書或論壇。過擬合、滑點之類的問題，真實交易一下才有體會，然後繼續調試即可。