在AI股票量化交易中优化和调整模型有以下切实可行的方法。

数据层面，要确保数据准确全面。收集更多有价值的数据，除了常见的股票价格、成交量，还可以考虑宏观经济数据、行业新闻等。同时，对数据进行清洗，去除错误、重复数据。对数据进行归一化处理，让不同类型数据在同一尺度，提升模型训练效果。

模型结构上，尝试不同模型架构。比如可从简单的线性回归模型开始，若效果不佳，尝试复杂的神经网络模型。可以通过交叉验证方法，将数据集分为训练集和验证集，用验证集评估不同模型结构的优劣。

参数调整方面，利用网格搜索或随机搜索。网格搜索就是列出所有可能的参数组合，逐个尝试；随机搜索则是在一定范围内随机选择参数组合，找到较优参数。

风险控制上，设置止损和止盈点。当模型预测出现较大偏差或损失达到一定程度时，及时停止交易，避免更大损失。

持续评估和监控模型表现也很重要。定期用新数据评估模型，查看准确率、夏普比率等指标，若表现不佳，及时调整优化。还可和其他量化策略对比，借鉴优势。

总之，优化和调整AI股票量化交易模型是个持续的过程，要多方面综合考虑。