根据历史随机数据进行趋势预测是一个有挑战性的任务，因为历史随机数据本身没有明显的趋势或模式。然而，你可以尝试使用一些统计学方法来推算下期的趋势。

以下是一个简单的示例，使用线性回归模型来进行预测：

```python

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 历史随机数据

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]).reshape(-1, 1)

y = np.array([10, 15, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 40, 45])

# 创建线性回归模型

model = LinearRegression()

# 训练模型

model.fit(x, y)

# 预测下期趋势

next_x = np.array([11]).reshape(-1, 1)

next_y = model.predict(next_x)

print("下期趋势预测值：", next_y)

```

这段代码假设x是时间序列或索引，y是对应的历史随机数据。通过训练线性回归模型，我们可以获得一个线性的拟合函数。然后，我们可以使用这个拟合函数来预测下一个时间点的值。

需要注意的是，这个简单的线性回归模型只能预测线性趋势，并且对于随机数据可能会得到不准确的结果。对于更复杂的数据和趋势，你可能需要使用更复杂的模型或者其他预测方法。