确定适合自己的股票量化交易模型参数，可按以下步骤进行。

首先，回顾历史数据，这是基础。收集过去较长一段时间的股票交易数据，涵盖不同行情，如牛市、熊市、震荡市等。通过对这些数据的分析，初步了解参数设置可能的范围和规律。

接着，开展模拟交易。利用历史数据进行回测，对不同的参数组合进行测试，观察在各段历史行情下的表现，计算诸如收益率、最大回撤率、夏普比率等指标。根据这些指标筛选出表现较好的参数组合。

然后，评估自身风险承受能力。如果你风险承受能力低，倾向选择稳健的参数，即使潜在收益相对低，但能降低大幅亏损的概率；若风险承受能力高，可适当增加参数的激进程度以追求更高收益。

同时，要持续跟踪和优化。市场是动态变化的，过去表现好的参数不一定适用于未来。定期评估模型效果，根据市场新变化对参数进行调整。

最后，还可参考他人经验。与量化交易领域的专业人士交流，学习他们确定参数的方法和技巧，结合自身情况进行改良。综合运用这些方法，逐步找到适合自己的量化模型参数。