股票量化交易是指利用数学模型、算法和计算机技术，通过数据驱动制定交易策略，自动执行买卖操作以获取收益。其核心是将主观经验转化为可量化的规则，以减少人为情绪干扰，提升交易效率和稳定性。

量化交易的基本流程通常包括以下几个步骤：

策略开发：基于历史数据（如价格、成交量、财务指标等）构建交易模型。常见的策略包括统计套利（利用价格偏离均值回归）、趋势跟踪（捕捉价格动量）和机器学习预测（通过算法挖掘非线性关系）。

回测验证：使用历史数据模拟策略的表现，评估其收益率、最大回撤等指标，并优化参数以降低过拟合的风险。

实盘执行：通过程序化交易系统（如Python、券商API）自动下单，并结合风控模块（如止损、仓位控制）进行实时监控。

量化交易需要编程基础、金融知识以及持续迭代的能力，适合追求理性和纪律性投资的投资者。但需要注意的是，模型可能会失效，因此风险管理十分重要。

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