股票量化交易在一定程度上是靠谱的，因为它依赖于数学模型和计算机技术，能够减少人为情感干扰，并高效捕捉市场交易机会。然而，量化交易也有其风险和挑战，需要投资者具备相应的知识和技能。

量化交易的具体操作步骤：

开设账户：选择支持量化交易的券商并开立证券账户。

数据准备：收集高质量的历史行情数据、财务数据等。这些数据是构建和测试交易模型的基础。

策略开发：利用编程语言（如Python、R等）开发交易策略。策略可以是基于技术指标、统计套利、机器学习等多种方法。

回测测试：在历史数据上对策略进行回测，以验证其在过去市场环境中的表现。这一步非常重要，可以帮助发现策略的潜在问题。

模拟交易：在真实市场环境中进行模拟交易，以进一步测试策略的有效性和稳定性。

实盘交易：一旦策略通过测试并表现良好，可以开始进行实盘交易。此时需要密切监控策略的表现，并根据市场变化进行调整。

风险管理：建立有效的风险管理机制，包括设置止损和止盈点、分散投资等，以控制潜在损失。

量化交易虽然有许多优点，但也面临模型风险、数据风险和技术风险等。因此，在参与量化交易前，投资者应充分了解相关风险，并谨慎决策。