使用tushare获取某只股票数据，计算半年内每日120日平均线，并计算半年内每日收盘价小于120平均线的概率，效率最高代码

好的，以下是使用 Pandas 和 Numpy 库进行优化后的代码，可以同时计算半年内每日的120日平均线和每日收盘价小于120平均线的概率：

import tushare as ts
import numpy as np

# 获取股票数据
stock_data = ts.get_hist_data('股票代码')

# 计算120日平均线
ma_120 = stock_data['close'].rolling(window=120).mean()

# 获取半年内数据
half_year_data = stock_data.tail(120)

# 计算半年内每日收盘价小于120日平均线的概率
count = np.sum(half_year_data['close'] < ma_120.tail(1).values[0])

probability = count / len(half_year_data)

print("半年内每日收盘价小于120日平均线的概率为：{:.2%}".format(probability))

其中，需要将代码中的股票代码替换为你所需要查询的股票代码。输出的结果为半年内每日收盘价小于120日平均线的概率。优化后的代码主要使用了 Pandas 的滚动计算和 Numpy 的计算方式，能够提高代码的执行效率。