要对股票量化策略的历史数据进行有效回测和验证，确保策略稳定可靠，可参考以下方法。

首先，做好数据准备。收集全面准确的历史股票数据，涵盖价格、成交量等，数据跨度长一些，包含不同市场行情阶段。同时，对数据进行清洗，剔除错误和缺失的数据。

接着，选择合适的回测工具。可以选用专业金融软件或者编程实现回测。专业软件操作简便，适合初学者；编程灵活性高，能自定义策略和指标，适合有一定编程基础的人。

然后，设定合理的回测参数。确定交易成本、滑点等参数，这些因素会实际影响策略收益。交易成本包括佣金、印花税等；滑点指实际成交价格与预期价格的差异。

再进行回测并分析结果。运行策略进行回测，分析策略的收益率、夏普比率、最大回撤等指标。收益率体现策略盈利水平；夏普比率衡量单位风险下的超额回报；最大回撤反映策略可能的最大损失。如果结果不理想，就调整策略参数，如调整选股条件、交易时机等。

最后，进行样本外验证。用一段时间的历史数据优化策略，再用另一时间段数据验证，确保策略不是过度拟合历史数据，具有通用性和稳定性。持续监控策略在实盘的表现，根据市场变化及时调整策略。