Python炒股需要掌握以下基础知识和技能：
Python基础
安装Anaconda：一个包含180+科学包及其依赖项的开源Python发行版本。
Python基本语法：了解Python的数据类型、控制结构、函数等基础知识。
数据处理与分析
Pandas：用于数据清洗、处理和分析，如移动窗口、波动率计算等。
NumPy：提供高性能的数值计算，支持大型多维数组对象和矩阵运算。
数据获取
Pandas_datareader：用于从金融市场数据提供商（如Yahoo Finance）获取股票数据。
数据可视化
Matplotlib：用于创建静态、交互式和动画的可视化效果。
Seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库，提供高级统计图形。
股票分析基础
时间序列数据：了解时间序列数据的特性和处理方法。
金融分析方法：学习常见的金融分析方法，如技术分析、基本面分析等。
简单策略开发
开发简单的算法交易策略，如动量策略。
使用Pandas、zipline和Quantopian进行回溯测试。
策略评估与优化
评估交易策略的性能和稳健性。
优化策略以获得更好的表现。
数学和算法基础
离散数学：理解集合、图论、概率等基础数学概念。
算法设计：学习算法的基本原理和优化方法。
进阶项目
开始可以写爬虫抓取股票相关数据。
财务分析模型：熟悉财务指标的计算过程。
进阶策略：从简单的策略如均线交叉开始，逐步开发更复杂的策略。
掌握这些基础知识和技能后，你可以使用Python进行股票数据分析，并尝试开发简单的交易策略。随着经验的积累，你可以进一步优化策略，提高投资决策的准确性。
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