股票量化交易是通过数学模型和算法来进行交易决策的一种交易方式。其赚钱的方式主要基于量化模型的策略优势，包括捕捉市场机会、对冲风险、降低交易成本等。然而，这种交易方式也存在一定的风险。
赚钱方式：
1. 通过市场套利获利。这是量化交易中较为核心的部分，包括在极短时间内对市场价格波动做出判断并进行快速交易以赚取小额利润的策略。通过对历史数据的研究和分析，找出股票价格之间的某种规律或趋势，然后建立模型预测未来的价格走势，以此实现获利。此外，还有一些对冲策略可以基于不同的资产组合实现盈利。
风险：
1. 模型风险：量化交易依赖的数学模型和算法可能会失效，导致交易策略无法达到预期效果。模型的不完善或过度优化可能导致在实际交易中表现不佳。此外，市场环境的改变也可能影响模型的适用性。
2. 数据风险：数据的质量和完整性对量化交易至关重要。如果数据来源不可靠或存在偏差，可能导致模型出现误判。此外，历史数据不能完全预测未来市场走势，过度依赖历史数据可能导致交易风险增加。
3. 技术风险：量化交易依赖高效的技术系统和算法处理能力。如果出现技术故障或延迟，可能导致交易执行出现问题，造成损失。此外，网络安全风险也是一大威胁，如黑客攻击可能导致数据泄露和系统瘫痪。
4. 市场风险：股票市场的波动性可能导致量化交易面临较大的市场风险。市场的大幅波动或突发事件可能影响模型的预测准确性，导致交易损失。此外，市场流动性风险也是需要考虑的因素之一。在市场流动性较差时，可能难以执行交易或导致交易成本上升。
股票量化交易虽然具有提高交易效率和降低人为干预等优势，但也存在诸多风险。投资者在进行股票量化交易时应充分了解并评估各种风险，制定合理的投资策略和风险管理计划。