编程分析股票财报主要涉及以下几个步骤：
数据获取
使用第三方数据接口（如Tushare、Baostock等）获取股票历史交易数据，并将其保存为格式化的数据文件（如CSV、JSON等）。
数据清洗
使用Python的pandas库对获取到的数据进行清洗，处理缺失值、删除异常值等。
数据预处理
进行数据排序、去重、数据转换等预处理操作，以便后续分析更加准确。
技术指标计算
使用Python的talib库或其他库计算常用的技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林带等。
数据可视化
使用Python的matplotlib库或seaborn库进行数据可视化，绘制K线图、折线图、柱状图等，以便更好地观察趋势和变化。
建立模型
根据股票数据进行分析后，可以使用Python的scikit-learn库建立模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，并进行模型训练和预测。
回测和优化
对模型进行回测和优化，以找到最佳的投资机会。
自动化分析
利用编程语言（如Python）编写程序，自动化数据收集、处理、分析和可视化过程，提高分析效率。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import talib
获取股票数据
data = pd.read_csv（'stock_data.csv'）
数据清洗
data.dropna（inplace=True） 删除缺失值
计算移动平均线
data['SMA_50'] = talib.SMA（data['Close'], timeperiod=50）
data['SMA_200'] = talib.SMA（data['Close'], timeperiod=200）
数据可视化
plt.figure（figsize=（12, 6））
plt.plot（data['Close'], label='Close Price'）
plt.plot（data['SMA_50'], label='50-day SMA'）
plt.plot（data['SMA_200'], label='200-day SMA'）
plt.title（'Stock Price and Moving Averages'）
plt.xlabel（'Date'）
plt.ylabel（'Price'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
这个示例展示了如何获取股票数据、计算移动平均线并进行数据可视化。你可以根据具体需求扩展这个示例，添加更多的技术指标、模型建立和回测功能。