要使用Python预测股票走势，可以采用一种称为时间序列预测的方法。在此示例中，我们将使用Facebook开发的Prophet库来进行预测。Prophet是一个用于预测时间序列数据的库，具有自动调节参数的功能。

以下是使用Prophet库进行股票预测的简单步骤：

• 首先，确保已安装所需库。打开终端并运行以下命令：

pip install pandas yfinance fbprophet

• 创建一个名为stock_prediction.py的新Python文件。将以下内容复制到此文件中：

import yfinance as yf
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

def get_stock_data(ticker, start_date, end_date):
    stock_data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
    return stock_data

def predict_stock(ticker, start_date, end_date, forecast_days):
    stock_data = get_stock_data(ticker, start_date, end_date)
    df = pd.DataFrame(stock_data.reset_index()[['Date', 'Close']])
    df = df.rename(columns={'Date': 'ds', 'Close': 'y'})

    model = Prophet(daily_seasonality=True)
    model.fit(df)

    future = model.make_future_dataframe(periods=forecast_days)
    forecast = model.predict(future)

    return forecast

def main():
    ticker = 'AAPL'  # 股票代码，例如：苹果公司
    start_date = '2020-01-01'
    end_date = '2022-01-01'
    forecast_days = 30

    forecast = predict_stock(ticker, start_date, end_date, forecast_days)
    print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail())

if __name__ == '__main__':
    main()

这个脚本会下载指定股票的历史数据，然后使用Prophet库创建一个预测模型。预测结果包括预测值（yhat）、预测下限（yhat_lower）和预测上限（yhat_upper）。

在终端中，导航到存储stock_prediction.py文件的目录。运行以下命令：

python stock_prediction.py

脚本将输出未来指定天数内的股票预测。