Python股票分析通常涉及以下几个步骤：
环境准备
安装Python环境。
安装必要的Python库，如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`、`yfinance`等。
数据获取
使用`yfinance`或其他股票数据接口获取股票历史数据。
数据清洗
将获取的数据转换为适合分析的格式，如将成交量的`object`类型转换为`float`类型。
数据分析
计算技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）等。
进行数据筛选，如市盈率、涨跌幅等。
数据可视化
使用`matplotlib`和`seaborn`等库绘制图表，如股票价格走势图、成交量柱状图等。
结果解释
分析图表，识别股票的趋势和模式。
根据分析结果做出投资决策。
下面是一个简单的Python股票分析示例代码，使用`yfinance`和`pandas`获取并分析股票数据：
```python
import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta
设置中文字体，避免显示乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
获取股票数据
def get_stock_data（symbol）:
end_date = datetime.now（）
start_date = end_date - timedelta（days=365）
stock = yf.download（symbol, start=start_date, end=end_date）
return stock
示例：获取AAPL股票数据
aapl_data = get_stock_data（'AAPL'）
计算100日均线
aapl_data['100ma'] = aapl_data['Close'].rolling（window=100）.mean（）
绘制股票价格和100日均线
plt.figure（figsize=（10, 5））
plt.plot（aapl_data.index, aapl_data['Close'], label='Close Price'）
plt.plot（aapl_data.index, aapl_data['100ma'], label='100-Day Moving Average', color='red'）
plt.title（'AAPL Stock Price and 100-Day Moving Average'）
plt.xlabel（'Date'）
plt.ylabel（'Price'）
plt.legend（）
plt.show（）
请注意，股票分析可能涉及复杂的技术和理论，上述代码仅提供一个基本的入门示例。实际应用中，你可能需要根据具体需求进行更深入的数据处理和高级分析。