1. 如何利用Python预测股票价格
预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。
纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。
2. 如何用python做回归 判断这个股票和股指间的关系
一个大项目的完成不是楼主以为的一天就能完成，通常会延续一年月乃至数年，看当时的风有多大了。所以去深究一天的盘口意义不是特别大。
大作手如果对大的基本面判断失误，筹码、发动时机控制不好，锁筹小伙伴背后捅刀子，走水出现大的老鼠仓，资金链出问题，碰到其他有钱任性的机构，老婆偷人枪杀儿子导致脑子短路等等鸡飞狗跳的事情，项目做折掉，从庄家变股东的可能性也是非常大的，以亿计的现金灰飞烟灭不过分分钟的事情。
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A股的死穴——要赚钱必须涨，做多是唯一出路。
做庄的基本原理：比如5元的标的，在底部拿够筹码，配合风信，能做多高做多高，比如做到50块，然后就一路压低卖下来，卖到15块，乃至10块。总有人觉得够
便宜了会要的。
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步骤1：做底仓，一般是先买到流通盘的30%。
具体做法就是在熊市末期，对着往上敲，然后亏本往下砸。卖1个，跟着会掉下来2-3个，接住。做底吸筹这个时间段有时会很长，视实际筹码的收集情况和大盘走势而定。
看下图成交量，主力第一注就是下在中间偏左点的位置，进而不断往震荡吸筹。那么大的成交量，你总不会觉得是公众交易者干出来的吧。
tip:标准底部的特征就是脉冲式放量缩量，公众交易者不参与任何震荡，切记。底部持续时间越长，筹码控制越集中，以后上涨的高度越高，即所谓的横有多长竖有多高。同时尽量挑选底部形态比较标准的标的，一年时间跨度以上的大圆弧底、复合头肩、矩形底最好。越漂亮的走势图形控盘度越高，筹码散乱的状态下往往代表着多方博弈。
3. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
问题不对，你拿股票当工科看了，理工学院里可没有一个股票分析专业。股票或者投资这行有两个特点，1.
除了市场数据必看，没有什么理论必看。理论跟你实际操作相比是垃圾，这么说不过分；2.
实际能赚钱的经验，没有人会公开的。公开会导致失效，会引来对手盘，没人会跟自己过不去。能赚钱的人基本也没什么兴趣出书或教课。所以，别嫌给你浇冷水，
如果你想要书籍或者课程的话，就在理工类里面挑一个接近投资的专业吧，比如
quants。自己没方向的话，恐怕想求助也难。我是做这个的，但完全是自己摸索。Python
是自学，股票分析也是自己攒经验值。我的博客或许能给你点启发:
Jacky
Liu's
Blog
,
但最多是启发而已。你得想出你自己的点子，然后自己去跟市场求证，谢谢
～
4. 怎么用python计算股票
作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。
5. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
个人觉得这问题问的不太对，说句不好的话，你是来搞编程的还是做股票的。
当然，如果题主只是用来搜集资料，看数据的话那还是可以操作一波的，至于python要怎么入门，个人下面会推荐一些入门级的书籍，通过这些书籍，相信楼主今后会有一个清晰的了解（我们以一个完全不会编程的的新手来看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我们所说的笨办法学python，这绝对是新手入门的第一选择，里面话题简练，是一本以练习为导向的教材。有浅入深，而且易懂。
其它的像什么，《Python源码剖析》，《集体智慧编程》，《Python核心编程（第二版）》等题主都可以适当的选择参读下，相信都会对题主有所帮助。
最后，还是要重复上面的话题，炒股不是工程学科，它有太多的变数，对于现在的智能编程来说，它还没有办法及时的反映那些变数，所以，只能当做一种参考，千万不可过渡依赖。
结语：pyhton相对来说是一种比较高端的学科，需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的，如果真的要学习，是需要很大的毅力去坚持下去的，而且不短时间就能入门了，要有所心理准备。
6. 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。
7. 如何用python获取股票数据
在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。
8. 如何用python 取所有股票一段时间历史数据
各种股票软件，例如通达信、同花顺、大智慧，都可以实时查看股票价格和走势，做一些简单的选股和定量分析，但是如果你想做更复杂的分析，例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘，所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库，然后再通过其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析，这样就能实现更多目的了。
9. Python 关于两个股票线性回归的 求教
你好： 上面的程序，请看如下代码： # -*- coding: cp936 -*-end=input("是否结束(y/n)：")while end=="n": print "Number of coordinates：2" xx=input("x's：") yy=input("y's：") a=float(list(xx)[0]) b=float(list(xx)[1]) c=float(list(yy...