股市预测编程可以通过以下步骤进行：
数据获取
使用编程语言（如Python）和相应的库（如pandas、yfinance）获取股票的历史价格和交易量数据。
数据处理
对获取到的数据进行清洗，包括去除异常值、缺失值的处理，以及数据标准化等。
特征提取
根据技术分析的原理，选择合适的指标公式进行特征提取，如移动平均线、相对强弱指标（RSI）、MACD等。
模型选择
根据特征提取的结果，选择合适的机器学习或统计模型进行建模，如线性回归、支持向量机（SVM）、神经网络等。
模型训练与评估
将获取到的历史数据分为训练集和测试集，通过计算模型在测试集上的预测准确度、回报率等指标，评估模型的性能。
模型优化
根据评估结果，对模型进行优化，如调整模型参数、增加特征等。
模型部署
将训练好的模型部署到实际应用中，进行实时预测和分析。
```python
import yfinance as yf
import pandas as pd
获取股票数据
ticker = "AAPL"
data = yf.download（ticker, period="5y", interval="1d"）
计算5日均线
data['MA5'] = data['Close'].rolling（window=5）.mean（）
显示数据
print（data[['Close', 'MA5']]）
```
对于更复杂的预测模型，如LSTM神经网络，可以使用以下示例代码：