炒股编程数据查看主要涉及数据的获取、处理、分析和可视化。以下是一些关键步骤和工具：
安装和导入必要的Python库
pandas：用于数据处理和分析。
yfinance（或 pandas-datareader）：用于从金融市场数据提供商（如Yahoo Finance）获取股票数据。
matplotlib：用于数据可视化。
安装命令示例：
```bash
pip install pandas yfinance matplotlib
```
获取股票数据
使用`yfinance`库获取股票历史数据。例如，获取苹果公司（AAPL）近一年的数据：
```python
import yfinance as yf
ticker = yf.Ticker("AAPL")
hist = ticker.history(period="1y")
```
查看数据
使用`head（）`方法查看数据的前几行：
```python
print(hist.head())
```
使用`describe（）`方法查看数据的描述统计信息：
```python
print(hist.describe())
```
数据可视化
使用`matplotlib`绘制股票价格走势图、移动平均线等。例如，绘制收盘价与20日简单移动平均线（SMA）：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(hist['Close'], label='Close Price')
plt.plot(hist['SMA_20'], label='20日SMA')
plt.legend()
plt.show()
```
计算技术指标
例如，计算相对强弱指数（RSI）：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def calculate_rsi(prices, period=14):
price_diff = prices.diff()
gain = price_diff.clip(lower=0)
loss = -price_diff.clip(upper=0)
avg_gain = gain.rolling(window=period).mean()
avg_loss = loss.rolling(window=period).mean()
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
假设这是某只股票最近30天的收盘价
prices = pd.Series(hist['Close'])
rsi = calculate_rsi(prices)
print(rsi)
```
数据处理和清洗
使用`pandas`进行数据清洗和预处理，例如处理缺失值、数据类型转换等。
使用API获取数据
可以使用通达信、Tushare等API获取股票数据，并通过编程语言进行解析和处理。
通过上述步骤，你可以使用Python编程语言和相关的数据分析工具来查看和处理炒股数据，从而辅助你进行投资决策。