股票程序化策略是指利用计算机算法和自动化交易系统来执行股票交易策略的方法。其目的是通过利用计算机的高速计算能力和实时市场数据来实现更高效、更精确的交易决策，以获取更好的投资回报。

股票程序化策略的基本原理是建立一个交易模型，该模型利用历史和实时市场数据进行分析，并根据预定的投资策略进行交易决策。一般来说，程序化交易策略可以分为以下几个步骤：

1. 数据获取和处理：程序化交易策略首先需要获取各种市场数据，如股票价格、成交量、财务数据等。然后，通过对数据进行整理、清洗和处理，以便后续的分析和建模。

2. 建立交易模型：在这一步骤中，程序化交易策略会应用数学和统计方法，使用历史和实时市场数据来建立一个交易模型。该模型可以基于各种技术指标、市场行为模式或基本面分析等因素。

3. 策略测试和优化：建立好交易模型后，需要对其进行测试和优化。通过回测方法，将模型应用于历史数据，评估其在不同市场环境下的表现，并进行参数调整和优化，以提高策略的稳定性和收益率。

4. 执行交易决策：一旦交易模型经过测试和优化，就可以将其应用于实际交易中。程序化交易系统会根据模型的信号和规则，自动执行买入或卖出操作，并根据市场情况进行动态调整。

5. 风险管理：程序化交易策略通常会包括一套严格的风险管理规则，以控制交易风险和保护投资资金。这些规则可以包括止损机制、仓位控制、杠杆管理等。

总的来说，股票程序化策略通过利用计算机技术和算法来实现更快速、更准确的交易决策，以提高投资回报和降低风险。然而，程序化交易也面临一些挑战，如数据质量、系统稳定性、市场流动性等问题，需要投资者在实施过程中加以注意和管理。