程序员使用Python进行股票交易通常涉及以下几个步骤：
数据获取
使用爬虫从财经网站（如东方财富网或网易金融网）获取股票数据，包括收盘价、净利润同比增长、市净率、市盈率等财务指标。
可以使用`pandas_datareader`、`yfinance`或`Tushare`等库来获取股票数据。
另外，可以使用量化交易平台如`JoinQuant`，它提供了获取股票数据的接口，如`get_price`。
数据清洗和处理
对爬取到的原始数据进行清洗，处理异常值，比如停牌价格、负收益等。
计算额外的指标，如`gap`比值（每股净资产与股价的差除以股价），以辅助选股。
策略开发
编写Python函数，包括初始化函数（`initialize`）、开盘前运行函数（`before_market_open`）、开盘时运行函数（`market_open`）和收盘后运行函数（`after_market_open`）。
设定买入和卖出的条件，如市值、换手率、均线交叉等。
回测和优化
使用历史数据进行策略回测，评估策略的表现。
根据回测结果调整策略参数，进行优化。
执行交易
将优化后的策略应用于实时市场，执行买卖操作。
监控和分析
使用Python绘制股票趋势图，监控股票表现。
分析交易记录，了解策略的盈利情况和风险。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
from datetime import datetime
def drawStockTrend（stock_symbol, start_date, end_date, output_file）:
获取股票数据
data = web.DataReader（stock_symbol, 'yahoo', start_date, end_date）
绘制趋势图
plt.figure（figsize=（10, 5））
plt.plot（data.index, data['Close']）
plt.title（f'{stock_symbol} Stock Price from {start_date} to {end_date}'）
plt.xlabel（'Date'）
plt.ylabel（'Price'）
plt.savefig（output_file）
plt.show（）
示例调用
drawStockTrend（'AAPL', datetime（2020, 1, 1）, datetime（2023, 1, 1）, 'AAPL_trend.png'）
请注意，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体的股票代码、数据源和绘图需求进行调整。