要通过代码分析大盘股，你可以遵循以下步骤：

1. 数据收集：获取大盘股的历史数据，包括股价、成交量、财务数据和相关新闻等。可以从金融数据提供商、证券交易所website或财经新闻website获取数据。

2. 数据清洗：对获取的数据进行清洗和预处理，去除缺失值、异常值和重复数据等。确保数据的准确性和完整性。

3. 特征工程：根据股票市场的特点和你的分析目标，选择合适的特征进行提取和构建。例如，可以计算技术指标（如移动平均线、相对强弱指标）或基于财务数据的指标（如市盈率、市净率）。

4. 模型选择：根据你的分析目标，选择适合的机器学习或深度学习模型进行预测或分类。常用的模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络等。

5. 数据划分：将数据集分为训练集和测试集，通常采用交叉验证或时间序列划分方法来保证模型的泛化能力。

6. 模型训练：使用训练集对选定的模型进行训练，并根据评价指标（如准确率、均方误差）对模型进行调优。

7. 模型评估：使用测试集评估模型的性能和准确度。可以使用混淆矩阵、精确度、召回率、F1值等指标进行评估。

8. 结果解释：根据模型的预测结果，进行结果解释和分析。排除政治、seqing、db和暴力等非相关内容，关注与股票市场相关的因素。

需要注意的是，股票市场受到多种因素影响，包括宏观经济、行业发展、公司业绩、政策变化等。因此，单一的技术分析或基于历史数据的模型并不能完全预测市场的涨跌。综合考虑多种因素，包括基本面分析、技术分析和市场情绪等，可以更全面地评估股票市场的走势。