在股票量化投资中，优化策略以适应不同市场环境可从以下几方面着手。

首先是数据更新与分析。定期收集并更新各类市场数据，包括宏观经济数据、行业资讯等，利用这些数据重新审视策略的参数和逻辑。比如在经济数据向好时，对策略中的风险偏好参数进行上调。

其次，策略多元化组合。不要仅依赖单一策略，可构建趋势跟踪、均值回归等不同类型策略的组合。在牛市中，趋势跟踪策略可能表现出色；而在震荡市，均值回归策略或许更有用。通过合理配置不同策略的权重，降低单一策略在特定市场环境下失效的风险。

再次，动态调整仓位。根据市场的波动率和风险水平灵活调整仓位。在市场波动较大、不确定性增加时，适当降低仓位，减少损失风险；当市场趋势明确且风险较低时，加大仓位以获取更多收益。

最后，持续回测和模拟。运用历史数据对策略进行回测，观察在不同市场环境下策略的表现，找出策略的优势和不足并加以改进。同时，进行模拟交易，在不投入实际资金的情况下检验新策略和调整后的策略在实时市场中的可行性。