在股票量化交易中，确定适合自己的量化模型参数是一个关键步骤。以下是一些建议，帮助你找到合适的参数：

了解投资目标和风险承受能力：明确你希望通过量化交易实现的目标（如收益率、风险控制），以及你能承受的最大风险水平。

市场环境分析：不同的市场环境（如牛市、熊市）可能需要不同的参数设置。了解当前的市场趋势和波动性，以便调整模型参数。

历史数据回测：使用历史数据进行回测是检验模型参数有效性的重要方法。通过回测，尝试不同的参数组合，观察其在过去市场条件下的表现。

优化算法应用：可以使用遗传算法、粒子群优化等优化算法，自动寻找最优参数组合。这些算法能帮助你在庞大的参数空间中找到可能的最优解。

参考行业标准：了解行业内常用的参数范围和设置，作为参考基础，再结合自身策略和市场条件进行调整。

避免过度拟合：在参数选择过程中，注意避免过度拟合，即模型在历史数据上表现优异，但在实际市场中效果不佳。因此，保持模型的简洁性和适应性是关键。

定期评估和调整：市场条件不断变化，定期评估模型的表现，并根据需要调整参数，以保持模型的有效性和稳定性。

通过这些步骤，你可以逐步确定适合自己交易策略的量化模型参数，从而在实际操作中获得更好的风险收益平衡。