股票量化交易的精准性是由其基于大数据分析、统计学、机器学习等技术所支持的算法决定的。量化交易是一种利用计算机程序执行交易策略的方法，它可以快速、准确地分析大量市场数据，寻找规律和趋势，并在适当的时机进行交易。
以下是一些原因解释为何股票量化交易可以表现出较高的精准性：
数据驱动：量化交易依赖于大量历史和实时的市场数据。这些数据包括股票价格、成交量、公司财务数据、市场指标等。通过对这些数据进行深入分析，算法可以寻找潜在的交易机会和模式。
统计学和模型：量化交易使用各种数学模型和统计学方法来分析市场数据。这些模型可以帮助识别价格趋势、波动性、回归关系等。利用这些模型，交易策略可以更好地理解市场行为和潜在的风险。
快速执行：量化交易是通过计算机程序自动执行的，能够在毫秒级别作出交易决策。这使得量化交易能够迅速反应市场变化，降低滑点和交易延迟的风险。
无情执行：量化交易策略是预先编码的，没有情绪干扰。情绪是影响投资决策的一个主要因素，而量化策略在执行时不受情绪影响，从而能够更加纪律和坚定地执行交易。
风险控制：量化交易通常包含严格的风险管理规则，以确保在不利情况下及时止损或减仓，从而保护投资资本。
尽管量化交易能够在许多情况下表现出较高的精准性，但并不是绝对的。市场是复杂和多变的，有时会发生异常情况或不符合历史模式的事件。因此，量化交易策略的设计和优化需要不断地演进和改进，以适应不同的市场环境和风险因素。