大家都知道量化交易的基础是计算股票概率，多数量化公司都是依据K线指标来计算最佳的盈利值，从而制定胜率比较大的交易策略，不过通常这些策略有3天、5天、10天不等，因为这个天数就是相应策略达到最大胜率或者最大收益率的天数，期间达到止损止盈点上就会帮助你自动结束交易。那么，具体量化软件怎样计算股票概率的呢？小编举个量化交易接口止损策略的例子：

（1）# 设置买卖止损值
    def set_stop_lose_num(self, i) -> int:
        df = self.df
        return df['阻力线'][i] - df['中界线'][i]
 
   （2） # 买卖框架主函数,[{'buy_date': buy_date,'buy_price':buy_price,'sell_date':sell_date,'sell_price':sell_price},{}...]
    def stock_strategy_main(self) -> list:
        df = self.df
 
        last_buy_in_date = None
        last_buy_in_price = 0
        last_sell_out_date = None
        last_sell_out_price = 0
        buy_sell_dict = {}
        buy_sell_list = []
        for i in df.index[20:]:
            if self.flag_buy_in:  # 有没有条件买入做空，默认为没有买入条件False
                if self.strategy_buy_in(i):  # 最高价大于BOLL上端线了，买买买，空空空，不要怂，就是干；
                    last_buy_in_date = i  # 买入日期记录一下
                    last_buy_in_price = df['Close'][i]  # 买入价格记录一下，后边好算盈亏
                    self.stop_lose_num = self.set_stop_lose_num(i)  # 设好止损，以防踩坑上不来
                    self.flag_buy_in = False  # 买入后，停止买入判断，以防买太多，死的惨
                    self.need_sell_out = True  # 开启卖出状态
 
                    （3）继续输入日期continue
            if self.need_sell_out:  # 是否需要卖出，买入了就需要卖出
                # 能不能正常卖出，能的话，就准备继续买入，扩大战果
                if self.strategy_stop_win(i):  # 是否需要获利了结
                    last_sell_out_date = i  # 记录卖出日期
                    last_sell_out_price = df['Close'][i]  # 记录卖出价格
 
                    buy_sell_dict = {
                        'buy_date': last_buy_in_date,
                        'buy_price': last_buy_in_price,
                        'sell_date': last_sell_out_date,
                        'sell_price': last_sell_out_price
                    }
                    buy_sell_list.append(buy_sell_dict)
                    buy_sell_dict = {}
                    self.need_sell_out = False  # 卖光啦，不需要再卖出啦
                    self.flag_buy_in = True  # 空仓啦，可以准备再买点，发财，发财
                    continue
                # 需要止损了，忍痛割爱，冷静一下，暂时不具备买入条件
                elif self.strategy_stop_lose(i, last_buy_in_price):
                    last_sell_out_date = i  # 记录卖出日期
                    last_sell_out_price = df['Close'][i]  # 记录卖出价格
                    buy_sell_dict = {
                        'buy_date': last_buy_in_date,
                        'buy_price': last_buy_in_price,
                        'sell_date': last_sell_out_date,
                        'sell_price': last_sell_out_price
                    }
                    buy_sell_list.append(buy_sell_dict)
                    buy_sell_dict = {}
                    self.need_sell_out = False  # 卖了，不需要再卖出啦
                    continue
            # 没有需要卖出的商品，那就看看能不能准备买入，做点小买卖
            if self.need_sell_out is False:
                if self.strategy_open(i):  # 空头还可以嘛，再上去我就做空
                    self.flag_buy_in = True  # 开启买入做空模式
                    continue
        return buy_sell_list

在整个股票交易接口设置止损程序执行下来，就能知道你有多少成的止损成功率了。不过说到这里，照样也有很多交易者不了解量化软件对计算股票的概率，不用担心，也是可以在一些关于量化软件的说明去学习。就比如以下文档总结的知识点：

只有了掌握了相关计算概念的方法，才能更好的进行量化投资，运用好量化交易辅助工具，都不需要多花时间精力去挨个挨个的找股票策略，在量化交易接口系统一步就能执行到位了。