用每日历史数据最高价和最低价还有开盘价和收盘价与技术指标还有波动率写一个预测第二天最高值和最低值的代码要有概率

好的，以下是一个简单的使用历史数据、技术指标和波动率预测第二天最高值和最低值的 Python 代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import talib
from arch import arch_model

# 导入历史数据
data = pd.read_csv('historical_data.csv')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)

# 计算技术指标
data['MA20'] = talib.SMA(data['Close'], timeperiod=20)
data['MA60'] = talib.SMA(data['Close'], timeperiod=60)
data['RSI'] = talib.RSI(data['Close'], timeperiod=14)

# 计算波动率
am = arch_model(data['Close'], vol='GARCH', p=1, q=1)
res = am.fit()
forecast_volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0]

# 预测明天的最高价和最低价
last_close = data['Close'][-1]
last_high = data['High'][-1]
last_low = data['Low'][-1]
last_open = data['Open'][-1]

# 计算涨跌幅
change_pct = (last_close - last_open) / last_open

# 计算明天的最高价和最低价的均值和标准差
high_mean = last_high * (1 + change_pct)
low_mean = last_low * (1 + change_pct)
high_std = forecast_volatility * last_high
low_std = forecast_volatility * last_low

# 使用正态分布随机生成明天的最高价和最低价
high = np.random.normal(loc=high_mean, scale=high_std)
low = np.random.normal(loc=low_mean, scale=low_std)

# 输出预测结果
print('预测明天的最高价为：', round(high, 2))
print('预测明天的最低价为：', round(low, 2))

该代码中使用了 pandas 库和 talib 库计算技术指标，使用了 arch 库计算波动率，使用了 numpy 库生成正态分布随机数。其中，使用了历史数据计算技术指标和波动率，使用了前一天的收盘价、最高价和最低价来预测明天的最高价和最低价，使用了正态分布随机数来模拟价格波动。由于价格波动具有随机性和不确定性，因此预测结果具有一定的概率性。