编写炒股软件通常需要以下几个步骤：
数据获取
使用库如 `tushare` 来获取股票的历史和实时数据。
import tushare as ts获取某只股票的历史行情数据df = ts.get_hist_data（'', start='2020-01-01'）获取某只股票的实时行情数据df_now = ts.get_realtime_quotes（''）
数据处理
使用 `pandas` 进行数据清洗和分析。
打印列名print（df.columns）打印整列数据print（df['close']）选取指定整列数据print（df.loc[0:2, 'close']）
策略编写
根据获取的数据，编写量化交易策略。
策略回测
使用历史数据对策略进行回测，评估其表现。
用户界面
如果需要，可以使用 `bokeh` 或 `tornado` 创建用户界面。
数据存储
使用 `Mariadb` 或其他数据库存储策略数据和回测结果。
部署
可以使用 `Docker` 进行本地部署，便于管理和扩展。
示例代码
import tushare as tsimport pandas as pd安装tusharepip install tushare获取股票历史数据df = ts.get_hist_data（'', start='2020-01-01'）转换为pandas DataFramedf = pd.DataFrame（df）打印列名print（df.columns）打印第一行数据print（df.iloc）
学习资源
优矿：提供量化投资解决方案，丰富的金融数据源和历史数据，支持策略编写和回测。
聚宽：量化交易平台，提供海量金融数据，支持策略编写和回测。
TuShare：开源股票数据接口，支持多种数据源。
PythonStock：全栈股票分析系统，基于多个Python框架开发。
注意事项
确保遵守当地证券交易的法律法规。
策略回测只是基于历史数据的模拟，不能保证未来表现。
考虑使用专业的量化交易平台，如优矿或聚宽，它们通常提供更全面的服务和工具。