在AI股票量化交易中，可通过多种机器学习算法进行风险控制。

使用监督学习算法，如逻辑回归和决策树。先收集股票的历史数据，包括价格、成交量、市盈率等，将其分为训练集和测试集。用训练集训练模型，让模型学习不同特征与股票涨跌、波动等风险情况的关系。训练好后，用测试集验证模型准确性。模型可对新的股票数据进行预测，若预测到风险较高，可减少仓位或不买入。

聚类算法也是不错的选择，例如K - 均值聚类。把市场上的股票依据多个指标进行聚类，同一类股票往往具有相似特征和风险属性。当某一类股票出现风险信号时，就可以对持有这类股票的仓位进行调整，分散投资，降低集中风险。

还能使用时间序列分析算法，像ARIMA模型。该算法可以对股票价格的未来走势进行预测，识别价格的趋势和波动周期。如果预测到价格将大幅下跌，提前设置止损点，当股价达到止损点时自动卖出，避免损失进一步扩大。同时，通过对价格波动的分析，合理调整投资组合中不同股票的比例，保证整体风险在可承受范围内。