确定适合自己的量化模型参数是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素。以下是一些步骤和建议：

明确投资目标和风险偏好：首先，你需要明确自己的投资目标，是追求稳健收益还是高收益，以及可承受的风险水平。这将影响你选择的模型类型和参数设置。

选择合适的模型：根据市场环境选择适合的量化模型。例如，在牛市中，趋势跟踪模型可能表现较好，而在震荡市中，均值回归模型可能更为有效。

数据收集和准备：收集相关的历史市场数据，包括价格、交易量等。确保数据的质量和完整性，以便进行准确的模型训练和测试。

参数优化：利用历史数据进行回测，通过调整模型参数，观察不同组合下的表现。重点关注收益率、夏普比率、最大回撤等指标，以评估模型的表现。

持续监控和调整：市场环境不断变化，因此需要定期监控模型的表现，并根据最新市场信息适时调整参数，以确保模型能够持续有效。

风险管理：无论选择何种参数，始终要保持良好的风险管理策略，如设置止损点和仓位管理，以保护投资组合。

通过这些步骤，你可以更好地确定适合自己的量化模型参数，提高在股票市场中的交易表现。