在股票量化投资中，可从以下方面对量化模型进行优化和改进。

数据层面，要扩充和清洗数据。一方面收集更多种类和更长时间跨度的数据，除了常见的交易数据，还可纳入宏观经济数据、行业动态等；另一方面，仔细检查数据的准确性，去除错误或异常数据，保证数据质量。

优化策略参数也很重要。运用历史数据进行回测，用不同参数组合测试模型表现，像调整移动平均线的周期、风险控制的阈值等，找到能使收益和风险达到较好平衡的参数。

模型结构方面，可引入新的指标和算法。比如增加技术分析中的相对强弱指标、动量指标等，或采用机器学习算法，如决策树、神经网络，挖掘更多数据间的潜在关系。还要注重模型的风险控制，设置合理的止损、止盈点，避免过度杠杆，降低极端市场情况的影响。

持续的监测和评估也不可或缺。定期用新数据测试模型，对比实际表现和预期效果。若表现不佳，及时分析原因，进行相应调整优化。同时，关注市场环境变化，根据不同市场周期对模型做出适应性调整。