股票量化计算下单数据难不难？

股票量化计算下单数据难不难？股票量化其实就是通过计算的方式去决策股票的买卖。目前他的计算方式，跟量子计算一点关系都没有。因为量子计算，它的计算方式和目前在用的计算机，就是0或1这种经典比特都已经不同了，它是通过量子位的方式来计算的。举个例子，我们示例计算下单数据编程：

import pandas as pd
 
def fenshishuju_dfcf(daima):
 
    if daima[:2] == "sh":
        lsbl = '1.'+daima[2:]
    else:
        lsbl = '0.' + daima[2:]
    wangzhi = "http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/trends2/get?&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6%2Cf7%2Cf8%2Cf9" \
              "%2Cf10%2Cf11%2Cf12%2Cf13&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&" \
              "ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&ndays=1&iscr=0&secid="+lsbl+ \
              "&_=1643253749790"+str(time.time)
    resp = requests.get(wangzhi, timeout=6)
    # print (resp) #打印请求结果的状态码
    data = json.loads(resp.text)
    shuju = {'日期时间': [], '最新价': [], '均价': [], '成交额': []}
    for k in data['data']['trends']:
        lsbl = k.split(",")
        shuju['日期时间'].append(lsbl[0])
        shuju['最新价'].append(lsbl[2])
        shuju['均价'].append(lsbl[-1])
        shuju['成交额'].append(lsbl[-2])
        
    shuju = pd.DataFrame(shuju)
    print(shuju)
    return shuju
 
if __name__ == '__main__':
    while 1:
        fenshishuju_dfcf('sh603102')
        time.sleep(3)

但同时，它的性能远超目前的计算机，是非常方便的一种计算方式，在很多领域方面都适用。