实现简单的股票量化交易可以通过以下几个步骤：

确定交易策略：选择一个量化交易策略，例如均值回归、动量策略或统计套利。每种策略都有不同的假设和适用条件。

数据收集与处理：获取相关的市场数据，包括股票价格、成交量、财务数据等。可以使用API从金融数据提供商处下载这些数据。数据需要清洗和预处理，以确保其质量和一致性。

构建数学模型：根据选定的策略，构建相应的数学模型。例如，使用均值回归策略时，需要计算股票价格的均值并分析其偏离程度。

模型测试与优化：在历史数据上进行回测（Backtesting），验证模型的有效性和稳定性。通过调整模型参数来优化策略性能。

风险管理：设定风险控制措施，如止损点、持仓限额和杠杆比例，确保交易过程中风险在可控范围内。

自动化交易系统：编写程序实现自动下单和交易执行。可以使用Python等编程语言，并借助量化交易平台（如QuantConnect、Quantopian）进行开发和测试。

实时监控与调整：在实际交易中，实时监控市场变化和交易表现，根据市场情况调整策略和模型参数。

量化交易虽能提供系统化、数据驱动的投资方式，但也需要深入的金融知识和技术能力，尤其是在数据分析和编程方面。