价格连续n天上涨的概率

解决这个问题的一种方法是使用随机模拟。下面是一个示例代码来计算“价格连续n天上涨的概率”：

import random

def simulate_price_changes(num_simulations, num_days, increase_prob):
    num_success = 0  # 记录连续上涨的次数

    for _ in range(num_simulations):
        consecutive_increase = 0  # 连续上涨的天数

        for _ in range(num_days):
            if random.random() < increase_prob:  # 生成一个介于0和1之间的随机数
                consecutive_increase += 1
            else:
                consecutive_increase = 0

            if consecutive_increase >= n:
                num_success += 1
                break

    probability = num_success / num_simulations
    return probability

# 使用示例
num_simulations = 10000  # 模拟次数
num_days = 10  # 总天数
n = 3  # 连续上涨的天数
increase_prob = 0.6  # 上涨的概率

probability = simulate_price_changes(num_simulations, num_days, increase_prob)
print(f"The probability of price increasing for {n} consecutive days is {probability:.4f}")

在上述代码中，我们首先定义了一个simulate_price_changes函数，该函数接受三个参数：num_simulations表示模拟次数，num_days表示总天数，increase_prob表示每天上涨的概率。函数使用嵌套的循环来模拟每一天的价格变化，并检查是否连续上涨n天。最后，计算连续上涨的概率并返回结果。

在示例中，我们模拟了10000次，总天数为10天，要求连续上涨3天的概率，每天上涨的概率为0.6。根据模拟结果，我们打印出概率的值。