利用编程筛选股票数据通常涉及以下步骤：
环境搭建
安装必要的Python库，如`pandas`、`numpy`和`yfinance`。`yfinance`是一个免费且使用方便的库，适合学习和测试。
获取股票数据
使用`yfinance`库获取股票历史数据。例如，通过`yf.Ticker（symbol）.history（period='1y'）`获取指定股票过去一年的数据。
数据处理
对获取的数据进行处理和清洗，去除无效数据和异常值，确保数据的准确性和可用性。例如，使用`df.dropna（）`删除缺失值。
设定筛选条件
根据投资者的选股策略，设定一系列的筛选条件和指标。这些条件可以包括市盈率、市净率、每股收益、市销率等财务指标，以及移动平均线、相对强弱指数（RSI）、MACD等技术指标。
筛选算法
使用编程语言编写筛选算法，根据设定的筛选条件和指标，对股票数据进行筛选和排序。可以使用各种数学和统计方法，如排序、加权平均等。
结果输出
将筛选出的符合条件的股票结果输出，可以是一个列表或者图表的形式。投资者可以根据输出结果进行进一步的分析和决策。
```python
import yfinance as yf
import pandas as pd
获取股票数据
def fetch_stock_data（symbols, period='1y'）:
stocks_data = {}
for symbol in symbols:
try:
stock = yf.Ticker（symbol）
stocks_data[symbol] = stock.history（period=period）
except Exception as e:
print（f"Error fetching data for {symbol}: {e}"）
return stocks_data
示例：获取贵州茅台的股票数据
stock_code = '600519.SS'
df = fetch_stock_data（[stock_code]）
基础数据处理
df = df.dropna（）
df['日期'] = df.index
df['涨跌幅'] = df['Close'].pct_change（） * 100
df['20日均线'] = df['Close'].rolling（window=20）.mean（）
技术指标计算
df['MACD'] = df['Close'].ewm（span=12, adjust=False）.mean（） - df['Close'].ewm（span=26, adjust=False）.mean（）
筛选条件示例：筛选出20日均线大于20%的股票
filtered_stocks = df[df['20日均线'] > 20]
print（filtered_stocks）
```
在这个示例中，我们首先获取了贵州茅台的股票数据，然后进行了基础数据处理，并计算了MACD指标。最后，我们筛选出20日均线大于20%的股票，并打印出结果。
通过这种方式，投资者可以快速地处理大量的股票数据，并根据设定的条件和指标进行筛选，从而提高选股的效率和准确性。