Python 量化選股是利用Python編程語言，結合量化投資和金融數據分析，來進行股票選取和投資決策的過程。Python語言強大的數據分析和可視化能力，為股票分析提供了極大的便利。

在Python中，我們可以使用pandas、numpy和matplotlib等一系列的模塊，來獲取、處理、分析和可視化金融數據。通過對歷史數據的分析，我們可以建立一個股價預測模型，并基于這個模型來選股和投資。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
df['log_returns'] = np.log(df['close_price']/df['close_price'].shift(1))
mu = np.mean(df['log_returns'])
sigma = np.std(df['log_returns'])
num_simulations = 1000
num_trading_days = 252
simulations = pd.DataFrame(np.random.normal(mu, sigma, (num_trading_days, num_simulations)),
index=df.index[-num_trading_days:], columns=range(num_simulations))
prices = df['close_price'][-num_trading_days:].values.reshape(-1, 1).dot(np.ones((1, num_simulations)))
simulated_prices = prices * np.exp(simulations.cumsum())
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['close_price'][-num_trading_days:])
plt.plot(simulated_prices)
plt.legend(['Real Price', 'Simulated Prices'])
plt.show()

上述代碼中，我們首先使用pandas讀取股票數據，并計算股票每日收益率；接著通過對歷史數據的分析，計算出股票收益率的均值和標準差。然后我們使用numpy隨機數生成器，生成1,000個符合均值和標準差的正態分布數據，并通過這些數據模擬未來的股票走勢。最后使用matplotlib來可視化這些數據并進行比較，以作出股票投資決策。

Python量化選股不僅可以提高我們的投資效率和準確度，還能夠使我們更好地理解股票市場和宏觀經濟。因此，學會Python量化選股對于投資者來說是非常有益的。