股票量化交易一般会经过海量数据魔方测试盒模拟操作等手段进行预测风险，根据系统本身的算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，那么，股票量化预测风险准不准呢？
小编就拿历史数据的完整性的来说，如果当a股交易接口api的行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。因为行情数据自身风格转换，也可能导致模型失效，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前股票量化投资过程中难以克服的。那它是怎样去修复这些数据的风险的呢？
就以股票量化预测风险过程中使用到交易接口api查询数据来分析：
| 签名 | void GetQuotes(int ClientId, const char* Zqdm[], int Count, char* Result[], char* ErrorInfo[]); | |
| 功能 | 单账户批量获取五档报价, 通过下标区分每项查询 | |
| 参数 | ClientId | 客户端 Id |
| Zqdm[] | 证券代码数组 | |
| Count | 查询项数, 即数组长度 | |
| Result[] | 查询结果数组, 每项结果需要分配 1024*1024 字节的空间 格式请参阅[Result 格式] | |
| ErrorInfo[] | 错误信息数组, 每项错误信息需要分配 256 字节的空间 | |
| 返回值 | 无, 第 i 项查询成功与否通过 ErrorInfo[i]是否为空字符串来判断 | |
如果该操作选项在能不能查询出其中的数据真假，就会作出正确的判断，输出相应的字符串。然后在模型设计中也会增加考虑仓位和资金匹配的识别功能，加强安全的风险评估和预防措施，避免账户发生爆仓现象。在这一方面，交易者是可以放心使用股票量化投资工具来检测风险的，借助API接口的函数调用，加强安全性的预测股票量化风险，保持账户资金的风险最小化，盈利最大化。
