学习股票编程需要掌握以下方面的知识和技能：
金融基础知识
了解股票市场的基本概念，包括股票、股票交易所、股票指数等。
掌握股票市场的运作方式和参与者的角色，以及市场的基本规则和原理。
编程语言
选择一门合适的编程语言进行学习，如Python、R、C++等。
Python是较为流行的股票编程语言，因其简洁易读的语法和丰富的数据分析和处理库（如pandas、numpy）而广受推荐。
数据分析与处理
掌握数据分析和处理的基本方法和技巧，包括数据的获取、清洗、转换和分析。
学习使用相关的数据处理工具和库，如pandas、numpy等，以及数据可视化工具，如matplotlib、seaborn等。
股票数据获取
了解如何获取股票市场的实时和历史数据，可以通过调用API接口、爬虫等方式获取数据。
常用的股票数据提供商包括聚宽、米糠等。
技术指标和量化策略
学习常用的技术指标和量化策略，如移动平均线、相对强弱指标（RSI）、布林带等。
了解不同指标的计算方法和应用场景，以及量化策略的设计和实施。
回测与优化
学习如何进行股票策略的回测与优化，使用历史数据测试策略的有效性，并进行参数调优和优化。
掌握回测工具和相关的评估指标，如夏普比率、最大回撤等。
实时交易与模拟交易
学习如何使用API接口进行实时交易和模拟交易，了解交易的基本流程和规则，掌握下单、查询账户和持仓等操作。
编程基础
学习任何一门编程语言都需要先掌握基本的编程概念和语法，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句、函数等。
数据结构与算法
股票软件编程需要处理大量的数据，因此对数据结构和算法有一定的了解是必要的。
学习数据结构，如数组、链表、栈、队列、树等，以及常见的算法，如排序、查找、图算法等，可以提高编程效率和性能。
数据库和网络编程
股票软件通常需要处理大量的数据，因此学习数据库技术也是必不可少的。
掌握SQL语言的基本语法，了解关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的特点和使用方法。
学习网络编程可以帮助你理解网络通信的原理，并能够编写与外部系统交互的代码。
数据分析和机器学习
学习数据分析和机器学习可以帮助你发现股票市场的规律和趋势。
掌握常用的数据分析工具（如Pandas）和机器学习算法（如线性回归、决策树、神经网络等）。
通过系统地学习这些知识，并结合实际项目的练习，可以逐步掌握股票软件编程的基本技能。建议从基础知识开始，逐步深入，并在实践中不断巩固和提高。