python 想找和标的股趋势高度相同的股票

你可以使用 Python 中的 pandas 和 yfinance 库来实现这个功能。

首先，你需要获取标的股票的历史价格数据和趋势信息。可以使用 yfinance 库来获取标的股票的历史价格数据，使用技术指标库（如 TA-Lib）来计算趋势信息。

接下来，你可以通过计算标的股票趋势的均值和标准差来确定趋势的高度。然后，你可以使用 yfinance 库获取其他股票的历史价格数据，并计算它们的趋势信息。最后，你可以比较这些股票的趋势高度与标的股票的趋势高度，找到与标的股票趋势高度相同的股票。

以下是一个示例代码，可以帮助你实现这个功能：

import pandas as pd
import yfinance as yf
import talib as ta

# 获取标的股票的历史价格数据
symbol = 'AAPL'
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2021-01-01'
df = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)

# 计算标的股票的趋势信息
df['MA'] = ta.SMA(df['Close'], timeperiod=30)  # 计算30日移动平均线
df['trend'] = (df['Close'] - df['MA']) / df['MA']  # 计算趋势

# 计算标的股票趋势的均值和标准差
mean_trend = df['trend'].mean()
std_trend = df['trend'].std()

# 获取其他股票的历史价格数据
other_symbols = ['GOOGL', 'MSFT', 'AMZN']
other_df_list = []
for symbol in other_symbols:
    other_df = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)
    other_df_list.append(other_df)

# 计算其他股票的趋势信息
for other_df in other_df_list:
    other_df['MA'] = ta.SMA(other_df['Close'], timeperiod=30)
    other_df['trend'] = (other_df['Close'] - other_df['MA']) / other_df['MA']

# 找到与标的股票趋势高度相同的股票
for i, other_df in enumerate(other_df_list):
    mean_trend_diff = abs(other_df['trend'].mean() - mean_trend)
    std_trend_diff = abs(other_df['trend'].std() - std_trend)
    if mean_trend_diff < 0.01 and std_trend_diff < 0.01:
        print(other_symbols[i])

注意，在实际使用中，你需要根据自己的需求对代码进行修改和调整。此外，建议使用更多的股票数据和更复杂的趋势指标来提高准确性。