股票量化交易是通过数学模型和计算机算法对市场数据进行分析并自动执行交易决策的过程。其核心流程包括数据收集、策略构建、回测验证和自动化执行四个环节。首先需要采集股票价格、成交量、财务指标等多维度数据，然后基于统计学原理或机器学习算法构建交易模型，再通过历史数据回测验证策略有效性，最后将程序接入交易所系统实现毫秒级自动化交易。典型的策略包括趋势跟踪、均值回归、统计套利等，这些策略通过计算机程序快速捕捉市场机会，相比人工交易具有纪律性强、执行效率高的特点。

这一答案的合理性可以从三个维度进行验证。从技术实现看，量化交易依赖于五层技术架构：数据燃料舱负责采集结构化与非结构化数据，包括卫星图像等另类数据；模型反应堆运用机器学习训练预测模型；回测试验场通过10年历史数据验证策略；执行推进器实现毫秒级报单；风控制动阀动态监测200余个风险指标。当前主流平台单次回测需运算超过2亿次数据交互，某日内波段策略年均完成37万次交易，平均持仓时间仅8分钟。从策略有效性看，海龟交易策略等经典量化模型经过长期市场检验，其唐安奇通道和ATR仓位管理方法能有效控制风险，预期价值波动与总净资产1%对应的风控原则被业界广泛采用。从行业发展趋势观察，2025年头部机构的量化交易已占A股日均成交量的35%，高频策略的订单存活时间中位数缩短至47毫秒。但需注意模型同质化可能导致市场共振，2024年某宽基指数就因算法集体抛售导致日内跌幅达15%。因此成功的量化交易必须建立动态校准机制，定期用新数据迭代模型，同时通过期权等工具对冲尾部风险。专业机构建议将单策略资金占比控制在15%以内，并设置10%的硬止损线以防范系统性风险。