给定股票数据，用Python写一个搜索”最优”k的代码，使得股价在前连续k天上涨的情况下今天仍上涨的概率最大

假设给定的股票数据为一个列表prices，其中prices[i]表示第i天的股价。那么，我们可以通过以下步骤来搜索最优的k值：

1. 定义一个函数check(k)，用于检查在前连续k天上涨的情况下今天仍上涨的概率。
2. 在check函数中，遍历股票数据prices，对于每一天i，计算前k天的最低价min_price和当天的股价price，如果price大于等于min_price，则说明今天仍上涨，将计数器count加1。
3. 最后，返回count/len(prices)-k的值，表示在前连续k天上涨的情况下今天仍上涨的概率。其中，len(prices)-k表示在前k天之后还有多少天可供参考。
4. 遍历不同的k值，计算check(k)的值，并记录最大值及对应的k值。
5. 返回最优的k值。

以下是完整的Python代码实现：

def check(k, prices):
    count = 0
    for i in range(k, len(prices)):
        min_price = min(prices[i-k:i])
        price = prices[i]
        if price >= min_price:
            count += 1
    return count / (len(prices) - k)

def search_best_k(prices):
    best_k = 0
    max_prob = 0
    for k in range(1, len(prices)):
        prob = check(k, prices)
        if prob > max_prob:
            max_prob = prob
            best_k = k
    return best_k

prices = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
best_k = search_best_k(prices)
print(best_k) # 输出：5

在上述示例中，给定的股票数据为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，通过调用search_best_k函数，可以得到最优的k值为5，即在前连续5天上涨的情况下今天仍上涨的概率最大。