股票量化交易是一种基于数学、统计学和计算机程序的交易策略，它利用大量的历史和实时市场数据，通过算法和模型来识别交易机会并自动执行买卖决策。量化交易的核心在于将人类的交易策略转化为可以被计算机理解的规则和公式，以此来捕捉市场上的盈利机会。其主要特点包括系统性、纪律性、高效的信息处理能力和交易速度。
股票量化交易的基本规则和组成部分通常涵盖以下几个方面：
1. **数据获取与处理**：首先，需要通过API接口或数据供应商获取股票的历史价格、成交量、基本面数据、市场情绪指标等信息。数据经过清洗、整合和格式化，以便于分析使用。
2. **策略开发**：基于历史数据，开发交易策略，包括量化模型的构建。这可能涉及统计分析、机器学习、时间序列分析等方法，旨在发现市场规律或股票价格变动的可预测模式。
3. **回测验证**：在策略投入实际交易之前，会用历史数据对策略进行回测，模拟如果在过去按照此策略交易会得到的业绩表现，以评估其有效性和风险。
4. **风险管理**：量化交易系统中会内置风险管理规则，比如设定止损点、止盈点，控制单笔交易和总持仓的风险敞口，确保策略在不利市场条件下也能控制损失。
5. **执行系统**：策略一旦被验证有效，将被编程成自动交易系统，该系统负责监控市场动态，一旦触发设定的买卖条件，立即执行交易指令。
6. **合规性与监管**：所有的量化交易活动必须遵守证券市场的法律法规，包括但不限于报告要求、交易透明度、防止市场操纵等规则。
7. **持续优化**：量化交易策略并非一成不变，需要根据市场环境的变化和新数据的加入不断调整和优化。
量化交易依赖于高度的技术支持和复杂的数学模型，但同时也受到市场微观结构、流动性、交易成本和监管政策等多种因素的影响，因此需要投资者具备相应的专业知识和技术能力。