在股票量化交易里，处理数据异常值对策略模型的影响有几种常见方法。一是识别异常值，通过统计分析，像计算均值、标准差，把偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常值；还能使用箱线图，超出上下边界的数据就可能是异常值。二是处理异常值，对于识别出的异常值，你可以直接删除，但要注意可能会损失部分信息；也能进行替换，比如用均值、中位数来替换异常值。另外，还可以使用鲁棒统计方法，这种方法对异常值不敏感，能在一定程度上降低异常值的影响。

不过啊，量化交易策略很复杂，只靠自己处理数据异常值可能还是会有很多问题。而且市场情况瞬息万变，策略模型也得不断优化和调整。普通人在这方面很难做到精准把握，最好是找个专业的投资顾问帮你分析和优化策略。

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