要控制AI股票量化交易的风险，可从以下几方面着手。

首先是策略风险控制，对量化交易策略进行充分的历史回测，模拟不同市场环境下策略的表现，评估其在各种情况下的盈利能力和稳定性。同时，设置合理的参数范围，避免参数过度优化导致策略在实际应用中失效。定期对策略进行评估和调整，以适应不断变化的市场条件。

其次是仓位管理，根据自身的风险承受能力和交易目标，合理分配资金。避免过度集中投资于某一只股票或某一类资产，通过分散投资降低单一资产波动对整体组合的影响。可以采用固定比例投资、动态调整仓位等方法，确保在市场波动时不会因仓位过重而遭受重大损失。

再者是市场风险监控，实时关注宏观经济数据、政策变化等因素对股票市场的影响。设置风险预警指标，如最大回撤率、波动率等，当指标超过预设阈值时，及时采取措施，如减仓、止损等。同时，要关注市场情绪和流动性变化，避免在市场极端情况下出现无法及时平仓的情况。

最后是技术风险防范，选择稳定可靠的量化交易平台和技术系统，确保交易指令的准确执行和数据的安全传输。定期对系统进行维护和更新，防范黑客攻击和系统故障等技术风险。