股票量化交易是一种利用计算机程序和数学模型进行股票交易的方法。以下是关于股票量化交易的详细解释：

一、定义
股票量化交易，简而言之，是将股票市场的各种信息，如股票的涨跌历史数据、成交量历史数据、股票的基本面历史数据、指数涨跌历史数据等，全部输入计算机进行大数据分析。之后，基于这些大数据，选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式进行交易。

二、特点

自动化：量化交易主要依赖计算机程序和数学模型进行决策和交易，减少了人工干预，提高了交易的自动化程度。高效性：由于采用计算机程序自动执行交易，量化交易在处理大量交易信息和执行交易指令时具有较高的效率。精准性：通过大数据分析和数学建模，量化交易能够发现市场的规律和趋势，提高交易决策的准确性。稳定性：量化交易通常具有严格的风险控制和止损机制，能够减少交易风险，提高交易的稳定性。透明性：量化交易通常有明确的交易规则和逻辑，交易过程可以被完全记录和追溯，提高了交易的透明度。

三、应用

市场趋势分析：通过分析历史价格数据，建立预测模型，以判断市场的未来走势。选股策略：利用量化模型，筛选出具有投资价值的股票。风险管理：通过数学模型，计算投资组合的风险敞口，制定相应的风险控制措施。高频交易：利用计算机算法，进行高频交易，以获得微小的价格优势。

四、优势和挑战

优势：

客观性：通过数学模型进行决策，避免了情绪化的影响。高效性：计算机程序自动执行交易，提高了交易效率。精准性：基于大数据分析和建模，提高了交易决策的准确性。

挑战：

模型过度拟合：量化模型可能过度拟合历史数据，导致对未来市场的预测不准确。市场条件改变：市场环境可能发生变化，导致原有的量化模型失效。系统风险：量化交易系统可能存在技术故障或网络安全问题，给交易带来风险。

综上所述，股票量化交易是一种利用计算机程序和数学模型进行股票交易的方法，具有自动化、高效性、精准性、稳定性和透明性等特点。同时，量化交易也面临着模型过度拟合、市场条件改变和系统风险等挑战。