挑选能提供量化交易风险评估体系优化的券商，可从以下几个方面进行考虑：

技术实力：考察券商的量化研发团队的水平，包括算法模型的创新性和团队的行业经验。一个强大的量化团队能够开发出更有效的算法和模型，帮助优化风险评估体系。

系统稳定性：确保券商的交易系统在各种市场环境下都能稳定运行，快速准确地执行交易指令。系统的稳定性对于量化交易至关重要，因为任何延迟或错误都可能导致策略失效或损失。

数据资源丰富度：选择能够提供丰富市场数据的券商，以支持量化策略的开发和验证。丰富的历史数据和实时数据是量化交易的基础，可以帮助更准确地进行风险评估和策略优化。

客户服务：选择能够提供及时有效客户服务的券商，确保在遇到问题时能够得到及时帮助。良好的客户服务可以解决技术问题、提供专业建议，提升整体交易体验。

费用结构：了解券商的费用结构，包括佣金和其他可能的隐性费用。低佣金和透明的费用结构有助于降低交易成本，提高策略的盈利能力。

平台功能：考察券商提供的平台功能，包括API接口、策略开发工具、回测环境等。这些功能对于量化交易的实施和优化至关重要。