python 找到股票历史每个高点

要找到股票历史每个高点，可以使用以下步骤：

1. 获取股票历史价格数据，可以从股票交易所网站或第三方数据提供商获取。

2. 对于每个交易日，计算股票价格与前一交易日的价格差值。如果差值为正数，则该交易日为一个高点。

3. 将每个高点的日期和价格记录下来，可以使用列表或字典等数据结构进行存储。

下面是一个示例代码，它使用pandas库获取股票历史价格数据，并找到每个高点的日期和价格：

import pandas as pd

# 获取股票历史价格数据
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 初始化高点列表
high_points = []

# 遍历每个交易日
for i in range(1, len(df)):
    # 计算价格差值
    diff = df['Close'][i] - df['Close'][i-1]
    # 如果差值为正数，则该交易日为一个高点
    if diff > 0:
        high_points.append({'date': df['Date'][i], 'price': df['Close'][i]})

# 打印高点列表
for point in high_points:
    print(point['date'], point['price'])

注意，这只是一个简单示例，实际情况可能更加复杂。例如，可能需要考虑股票价格的波动率、交易量等因素，以确定真正的高点