股票量化交易是利用计算机程序和数学模型来分析市场数据，并自动执行交易策略的一种交易方式。

它与传统股票交易的本质区别在于：

决策依据：

量化交易：依赖数学模型和算法的分析结果来做出决策。这些模型通过对大量历史数据的分析，寻找市场中的规律和机会，从而生成交易信号。传统交易：更多依赖投资者的主观判断，包括对公司基本面的研究、市场趋势的分析等。决策往往基于个人的知识、经验和直觉。

客观性和科学性：

量化交易：具有高度的客观性和科学性，交易决策不受人为情绪的影响，完全基于数据和模型。传统交易：决策过程容易受到投资者情绪、心理因素和主观偏见的影响。

效率和速度：

量化交易：能够快速响应市场变化，执行交易指令的速度非常快，通常以毫秒甚至微秒计。这使得量化交易能够在瞬息万变的市场中抓住机会。传统交易：交易速度相对较慢，受限于人的反应速度和手动操作，难以在高频交易中竞争。

数据处理能力：

量化交易：可以处理大规模的市场数据，分析复杂的市场模式和趋势，做出精确的预测和决策。传统交易：受限于个人能力，难以处理海量数据和复杂的市场信息。

综上所述，股票量化交易通过依赖科学的数学模型和高效的计算机程序，显著提高了交易的客观性、科学性和效率。而传统股票交易则更多依赖个人经验和主观判断，容易受到情绪和心理因素的影响。