什么股票软件用python
A. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
股票自动交易助手提供了一个 Python 自动下单接口，参考代码
#股票自动交易助手Python自动下单使用例子
#把此脚本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己编写的脚本同一目录
fromStockOrderApiimport*
#买入测试
#Buy(u"600000",100,0,1,0)
#卖出测试,是持仓股才会有动作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)
#账户信息
print("股票自动交易接口测试")
print("账户信息")
print("--------------------------------")
arrAccountInfo=["总资产","可用资金","持仓总市值","总盈利金额","持仓数量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))
print("--------------------------------")
print("")
print("股票持仓")
print("--------------------------------")
#取出所有的持仓股票代码,结果以','隔开的
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("--------------------------------")
B. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
方法一
前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。
方法二
是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。
方法三
鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。
方法四
就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧
C. 浠涔堣蒋浠跺彲浠ョ▼搴忓寲浜ゆ槗锛
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浠ヤ笂灏辨槸鍥藉唴姣旇緝鏈夊悕鐨勫嚑娆鹃噺鍖栫▼搴忓寲浜ゆ槗杞浠躲
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鍥藉唴鏈夛細鏂囧崕銆侀噾瀛楀斻乀B銆佽揪閽辩瓑绛夐兘闇瑕佹湁涓瀹氱紪绋嬪熀纭锛屽熀纭涓嶅悓銆佷氦鏄撶郴缁熶笉鍚岋紝閫夌敤鐨勮蒋浠朵篃涓嶅悓銆傚彲浠ョ敤浠栦滑鍏嶈垂鐨勮瘯鐢ㄤ笅銆傞拡瀵硅偂绁ㄧ殑锛氱洰鍓嶅浗鍐呭嚑涔庢病鏈変弗鏍兼剰涔変笂鐨勮偂绁ㄧ殑绋嬪簭鍖栦氦鏄撹蒋浠躲傛墍浠ユ垜鎺ㄨ崘瀵圭▼搴忓寲浜ゆ槗鎰熷叴瓒ｇ殑鏁ｆ埛浠閮界敤鐢ㄢ滄姇璧勮耽瀹垛濊繖鏄鍞涓涓涓灏忔暎涔熻兘鏃犻棬妲涗娇鐢ㄧ殑鍏嶈垂鐐掕偂杞浠讹紙鎭掔敓鐢靛瓙寮鍙戠殑锛夛紝涓嶇敤缂栫▼杞绘澗涓婃墜锛屾敮鎸佽嚜鍔ㄦ㈢泩姝㈡崯銆佹寕鍗曚拱鍏ャ佸洖钀藉崠鍑虹瓑鍩虹鍔熻兘锛屾洿閫傚悎瀵圭▼搴忓寲浜ゆ槗鎰熷叴瓒ｄ絾涓嶄細缂栫▼鐨勬柊鎵嬩娇鐢ㄣ傚井淇℃悳鈥滄姇璧勮耽瀹垛濆彲浠ュ湪鑿滃崟鏍忕洿鎺ヤ綋楠屾ā鎷熷煁鍗曘D. 股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。
python构建数据获取方法是：
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。