股票技术量化的难点主要包括数据获取、模型构建和风险控制三个方面。

首先是数据获取。在股票技术量化中，数据是至关重要的。量化交易者需要获取大量的股票市场数据，包括股票价格、成交量、财务报表等各种数据。然而，这些数据的获取并不容易，需要耗费大量的时间和精力。而且，股票市场的数据变化非常快速，量化交易者需要保持及时更新数据，以确保模型的准确性。

其次是模型构建。股票技术量化的核心是建立有效的交易模型。量化交易者需要利用数学、统计学和计算机编程等知识，构建能够识别交易信号的模型。然而，股票市场是一个充满变化和不确定性的环境，模型的构建并不容易。量化交易者需要不断地优化和调整模型，以适应市场的变化。

最后是风险控制。在股票技术量化中，风险控制是非常重要的。量化交易者需要考虑各种风险因素，包括市场风险、操作风险和系统风险等。而且，量化交易往往涉及大量的资金，一旦发生风险事件，可能会导致巨大的损失。因此，量化交易者需要制定科学的风险控制策略，以降低风险，保护资金安全。

总的来说，股票技术量化是一项复杂而困难的工作。量化交易者需要具备扎实的数学和编程功底，同时还需要具备良好的市场洞察力和风险意识。只有不断学习和实践，才能在股票市场中取得成功。希望广大投资者能够认识到股票技术量化的难点，不断提升自己的能力，做出更明智的投资决策。