其实股票量化年化的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解股票量化年化率，因此呢，今天小编就来为大家分享股票量化年化的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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年化利润什么意思踩踏行情下，如何保住20%的年化收益？量化交易靠谱吗？量化交易为什么影响股市那么大？年化利润什么意思何为“年化利润”
周期行业的投资中，经常涉及“年化利润”这个词，具体的公式是“单季净利润乘以4”。因为股票涨跌反应的是未来预期，因此股价走势往往提前于企业盈利，而年化利润恰好提供这种提前思维模式下的量化估值指标：总市值/年化利润=年化估值，反应的是在当前金属价格下，即将全年释放盈利的大致估值水平。
踩踏行情下，如何保住20%的年化收益？百分之二十的年化收益，看似较多，其实把目标量化分解后，每个月达到百分之二的收益就可以了。
1.下降趋势做起来比较困难，2018年我自己不多不少正好百分之二十四的收益，我是这样做的：通过观察60分钟周期或者日K线周期或者周k线周期，找到走势比较极端或者走势不太正常个股，当这类个股出现自我修正的时候就是我们获取收益的时候，当然通过不同周期找到的股票持股时间也不相同。这里举一个例子，中恒电气，前段时间连续十七个交易日没有出现阳K线，但是基本面没啥恶化，而且在下降的过程中公司回购了百分之二的股份，这可以理解为极端不理性走势，极端走势不可持续并且一定会修正，在分配好仓位的情况下分批建仓，在黄金坑的右沿基本清空仓位，最终获得回报。
2.在上涨趋势的时候，以十日均线为操作基准“上线买下线卖”机械操作就可以了，简单高效。缺点是横盘的时候容易产生亏损，但可控。优势异常明显，可以把一只股票主升段八成以上的涨幅拿到手，同时规避大幅下跌，收益完全大于震荡时的亏损。
差不多就是这样，希望对朋友有所帮助。
量化交易靠谱吗？一说到量化交易，一下子蹦出一堆牛逼的词汇，比如:FPGA，微波，高频，纳秒级别延迟等等。这些都是高频交易中的词汇，高频交易确实是基金公司做起来比较合适，普通人搞起来门槛比较高。但是，需要明确一点量化交易不等同于高频交易。
交易如果根据频率来划分的话，可分为：
高频：ticke纳秒级别的1s级别
中低频：1s~1h级别
超低频：1d~1w等长线投资
高频交易对延迟，性能和稳定性要求非常高，需要大量的硬件的成本和人工成本。但是中低频交易对硬件要求就会低很多。个人与基金公司差距主要体现在算法上，普通程序也有能力捕获到这一频度的交易信号。
老夫废话不多说，就一个字，直接干！
如果想要分析A股，或者比特币，就需要自己搭建一套环境。一般搭建一个量化平台需要这些步骤：开设证券账户>开发环境搭建>数据准备>交易策略开发>回归测试>模拟交易>实盘交易
一、开设证券账户（此处略过）
二、开发环境搭建
目前主流的两种平台是，python和R语言。这两个语言有提供回测框架，时间序列分析，统计分析的库，（C++和java也可以，不过门槛相对比较高）。
Python:目前应该是最普遍的个人量化技术首选语言，因为相关的开源框架相当丰富。
R:高级算法比较方便，社区比较活跃。
我选择的是Python，常用的回测框架用的是ZipLine和BackTrader。
三、数据准备
国内的股票数据，有一些服务商提供，比如通联数据、tushare；国外证券数据可以从http://xignite.com获取。还有一些信息，比如新闻，汇率。需要自己写爬虫去抓取，如果用爬虫你就能体会到Python的好处了，爬取数据还是很方便的。
得这些数据后就可以导入到数据库去。关于数据库的选择，一般使用Mysql,如果数据量比较大(>100G)可以使用mogodb，一般个人不会这么大数据量。
四、交易策略开发
说到交易算法，往往会联想到机器学习、马尔可夫模型、大数据分析、深度学习、神经网络等这些牛逼的AI词汇，但是，普通玩家基本用不到。对于普通交易者可以选用简单高效的算法：
1、将自己操作和想法程序化，比如：三连阳，买低价股或者你听说过什么神奇的操作手法都是用代码实现，然后使用历史数据进行回测。
2.传统的指标交易：均线，MACD,布林带等，蜡烛图理论，RSI,波浪理论。这些纯技术分析指标需要在特定的场景才能有作用，大家都听说过海龟交易法，可能都觉挺有道理的。但真实情况如何，用A股或者外汇数据测试一下，就会发现长期收益率不是特别好。
3.多因子选股：每个股民都有自己的选股理论，比如有人会看市盈率，换手率，市盈率，行业情况，成交量。这些筛选因素很简单，但要是从几千股票里去筛选，往往需要大量精力。程序就能特别好解决这些问题。
如果你是高级玩家也可以尝试一下高级算法。比如机器学习，大数据分析等。大数据在金融交易领域应用还是处于开始阶段。从目前信息来看，大数据基金收益的还算不错，比如百度和广发证券合作的百发指数基金，腾讯和嘉实合作的大数据基金。
五、回归测试
如果回测效果不错，收益率，最大回撤率，Sharp值，等指标，都在可接受的范围内容，你肯定就会兴奋，急着要上真实交易，甚至开始计划成立私募基金，但是，别急，最好模拟交易一下。
六、模拟交易
但在实盘交易前，还需要做一两个月模拟交易(papertrading)。很多回测效果很好的策略不一定在模拟交易时候就表现的好。历史数据是固定，回测的时候可以通过不断调整参数，让各项指标趋于完美，有时候会导致算法过度拟合，因为市场总是千变万化，太过意死板的算法是无法适应市场变化。模拟交易最终效果一般取决于你的程序是否灵活，是否良好的风险和资金管理算法。
总结：至于说个人做量化交易是否靠谱，上面的流程已经说明了具体可执行方案，靠谱性不言而喻。至于能不能挣到钱，就看个人的修为了。
要相信：总有高手在民间。
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量化交易为什么影响股市那么大？有一朋友，做了一个量化自动交易软件，设好十单，每单买一万元，行情好时个个红盘，其中二个涨停，都是早盘十分钟内自动按设定好的形态买入，当大盘行情差时七八只当天被套。
自动化交易有就是机器人即时交易，人的大脑是随时变换，前几分钟还是多头行情，后几分钟就可能随时空头止损，量化交易长久对股市没有多大影响。
量化交易可以知道资金即时流向，当人为快速转换对倒时，机器人很难判断主力心思。
人为造成的放量可以是大股东资金链断裂时，临时起意所谓低价转让的机遇，可以是主力对倒吸引散户跟风接盘，可以是新的主力换手接盘，可以是不断地拉高出货，可以是中期利好而拉升到高的平台位，再长时间慢慢出货。
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