在股票量化投资中，对策略进行回测和优化以提高有效性和稳定性，可按以下步骤操作。

回测方面，首先要选好历史数据，涵盖不同市场情况，像牛市、熊市与震荡市，确保能全面反映策略表现。接着，用专业软件或编程工具建立回测模型，设定好交易规则，如买入卖出的条件、仓位控制等。回测时，要模拟真实交易环境，考虑交易成本、滑点等因素。完成回测后，分析关键指标，像收益率、夏普比率、最大回撤等，了解策略在历史数据中的盈利性、风险调整后的收益和可能遭受的最大损失。

优化阶段，依据回测结果找出策略弱点。若策略在某些市场环境下表现差，就调整交易规则。例如，当市场波动大时，调整止盈止损点。也可引入新指标或算法，如技术指标的组合、机器学习算法，让策略适应性更强。优化过程中，要注意防止过度拟合。可以用样本外数据再次验证优化后的策略，保证其在新市场环境下仍有效。持续跟踪和评估策略，根据市场变化及时调整，以保持策略的有效性和稳定性。