AI 股票量化交易与传统股票量化交易相比，优势与不足如下：

### 优势
- **高效处理大数据**：AI 能快速处理海量数据，包括新闻资讯、社交媒体情绪等非结构化数据，传统量化较难处理这类数据。比如在分析一家公司时，AI 可快速整合财报、行业研报和网络舆论等信息，而传统方式可能只能关注部分数据。
- **自适应学习能力**：AI 具备机器学习能力，能根据市场变化不断调整交易策略。市场风格转变时，AI 可自我优化，而传统量化交易策略相对固定，调整较慢。
- **发现复杂模式**：AI 可识别复杂的市场模式和规律，这些模式可能隐藏在大量数据中，传统量化难以察觉，从而为交易提供更多机会。

### 不足
- **可解释性较差**：AI 模型像“黑匣子”，其决策过程和逻辑难以理解，投资者不清楚为何做出特定交易决策，而传统量化策略逻辑清晰，易于解释。
- **过度拟合风险**：AI 可能对历史数据过度拟合，在新市场环境中表现不佳。就像考试时死记硬背答案，换套题目就不会做了。
- **依赖数据质量**：AI 性能高度依赖数据质量，如果数据存在偏差或错误，会影响交易决策，传统量化对数据依赖相对没那么强。