使用Python研究外汇市场可以通过以下步骤进行：
数据收集
利用Python爬虫技术，如`requests`和`BeautifulSoup4`，从相关网站抓取外汇市场相关的数据，如经济指标、政策法规、新闻等。
数据存储和管理
使用Python的`Pandas`库处理数据，并将数据存储到数据库如MySQL中，便于后续检索和分析。
数据预处理
对收集到的数据进行清洗和格式化，比如处理缺失值、异常值等。
特征选择
使用`Pandas`和`NumPy`等库进行特征选择，挑选出对外汇市场预测最有用的变量。
时间序列分析
应用时间序列分析方法，如ARIMA模型、季节性分解等，来分析和预测汇率走势。
模型建立与预测
选择合适的预测模型，如线性回归、神经网络等，使用`Pyflux`、`statsmodels`等库进行模型训练和预测。
模型评估
使用适当的评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，来评估模型的性能。
可视化
利用`matplotlib`或`seaborn`等可视化库绘制汇率走势图、预测结果图等，帮助理解和解释数据。
实时数据抓取
使用`urllib`库从实时数据源获取最新的外汇牌价信息。
汇率计算工具
编写汇率计算工具，可以通过用户输入美元金额，然后根据实时汇率计算出折合人民币的金额。
以上步骤可以帮助你使用Python进行外汇市场的研究和分析。