量化策略模型是利用数学、统计学和计算机技术，通过对大量历史数据的分析和挖掘，来制定投资决策的一种模型。简单来说，就是把投资思路转化为计算机可以执行的代码，让计算机根据设定的规则自动进行交易。

量化策略模型的构建一般有这么几个步骤：
首先是数据收集，要收集各种与投资相关的数据，像股票的价格、成交量、财务报表，宏观经济数据等等。
接着是策略开发，根据投资目标和市场情况，设计量化策略。比如，利用技术分析指标（像均线、MACD等），或者是基本面指标（市盈率、市净率等）来构建策略。
然后是回测，用历史数据来检验策略的有效性，看看在过去的市场环境下，策略能不能赚钱，风险如何。
最后是实盘交易，经过不断优化和调整，确定策略可行后，就可以在实际市场中进行交易了。

量化策略模型有不少优势，它能克服人性的弱点，避免情绪化交易；还能快速处理大量数据，发现市场中的投资机会；并且可以同时监控多个市场和品种，实现分散投资。

不过，量化策略模型也有局限性。市场是不断变化的，过去有效的策略在未来不一定有效；模型本身也可能存在漏洞或者不合理的地方；还有可能受到数据质量和技术故障的影响。

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