AI在股票量化交易中的风险评估机制主要包含以下几方面。

数据层面，AI会收集大量的市场数据，像股票价格、成交量、公司财报、行业动态等，这些数据是评估风险的基础，而且要保证数据准确及时。

模型分析上，会运用机器学习、深度学习等算法构建风险评估模型。比如通过时间序列分析预测股价走势，用回归分析找出影响股价的关键因素。这些模型可以识别出市场波动、价格异常等潜在风险。

风险指标计算是关键步骤。AI会计算各种风险指标，例如标准差衡量股价波动程度，夏普比率评估收益和风险的平衡。通过这些指标能量化风险大小。

情景模拟也很重要。它会模拟不同的市场情景，比如经济衰退、政策变动等，来测试投资组合在各种情况下的表现，从而评估可能面临的风险。

实时监测与动态调整。在交易过程中，AI持续监测市场变化和投资组合表现，一旦风险超出设定范围，就会及时调整交易策略，降低风险。

实际应用时，投资者可以参考AI给出的风险评估结果，但不能完全依赖，还需要结合自身的投资经验和对市场的判断，合理配置资产，以降低风险。