股票量化交易是利用数学模型、算法和计算机技术，通过分析大量数据来自动执行交易策略的方法。它通过程序化交易，减少人为情绪干扰，实现高效、精准的买卖决策。

好处：

效率高：量化交易能快速处理和分析海量数据，从而捕捉瞬时市场机会，远超人工分析速度。纪律性强：严格按照预设的模型执行交易，避免因贪婪或恐惧等情绪导致的非理性操作。风险可控：通过预设止损、仓位控制等规则，帮助降低极端行情下的损失。策略多样：可以测试和实施多种策略，如多因子模型、趋势跟踪、套利等，适应不同的市场环境。

缺点：

模型风险：量化模型依赖于历史数据，如果市场结构发生变化（如黑天鹅事件），模型可能失效。技术门槛高：需要具备编程和统计知识，开发和维护量化策略的成本较高。过度拟合：策略在历史数据中表现良好，但在实际操作中可能无法达到预期效果。同质化竞争：随着高频量化策略的增多，市场可能变得更有效，导致收益空间被压缩。

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