Python是目前應用廣泛的編程語言之一，它可以用來進行各種不同類型的開發工作，包括處理金融數據。在當前股票市場，不少金融和投資公司都使用Python進行股票開發工作。

Python在股票開發中的主要優勢在于其簡單易用的語法和強大的庫，其中最具表示性價比的始以數就是Pandas和NumPy。這些庫可以被用于處理大量的股票數據和分析統計學與時間序列的數據。

下面展示一些常用的Python庫和股票開發代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
# 將csv文件導入為DataFrame
df = pd.read_csv("stock_data.csv")
# 創建一個新的DataFrame，使用Pandas進行數據清洗
new_df = df.dropna()
new_df = new_df.reset_index(drop=True)
# 在創建一個新的DataFrame，使用Pandas分組并計數
count_df = new_df.groupby(['交易日', '股票代碼']).count()
# 在使用NumPy創建一個簡單的移動平均數計算器
def moving_average(X, n):
weights = np.repeat(1.0, n) / n
smas = np.convolve(X, weights, 'valid')
return smas
# 添加列的移動平均線
close_px = df['Adj Close']
mavg = moving_average(close_px, 20)
# 在使用Pandas可視化股票價格數據
%matplotlib inline
close_px.plot(label='AAPL')
mavg.plot(label='Moving Average')
plt.legend()
plt.show()

通過使用Python做股票開發，程序員將能夠更簡單舒適地進行數據分析和數據可視化的工作，此外Python還能發揮諸如生成高級圖形、實現機器學習算法，執行統計算法、大規模數據存儲，等等的強大功能。