在全球股票市场的新形势下，量化投资作为一种基于数据和模型的投资方法，正面临着前所未有的挑战和机遇。量化投资策略的核心在于通过数学模型和算法来识别市场中的非有效性，以期获取超额收益。然而，随着市场环境的变化，量化投资者需要不断调整和优化其策略，以适应新的市场条件。以下是一些量化投资策略的调整方向，以应对当前全球股票市场的变化。

首先，量化投资者应加强对市场微观结构的研究。随着高频交易和算法交易的普及，市场微观结构对投资策略的影响愈发显著。量化投资者需要深入理解不同交易所的规则、交易机制以及市场流动性等因素，以此来构建更精准的交易模型，减少交易成本，提高执行效率。

其次，机器学习和人工智能技术在量化投资中的应用日益广泛。量化投资者可以通过这些技术来挖掘数据中的深层次模式，进行更准确的市场预测和风险管理。例如，深度学习可以用来分析大量的非结构化数据，如新闻报道、社交媒体信息等，以发现潜在的市场情绪变化，从而指导投资决策。

第三，量化投资者需要关注市场的宏观经济因素，包括全球经济增长、货币政策、地缘政治等。这些因素对股票市场有着深远的影响，尤其是当前全球经济复苏不确定性增加，量化投资者需要通过宏观经济模型来预测市场趋势，调整其投资组合以抵御潜在的风险。

此外，量化投资者还应注重跨市场和跨资产类别的多元化投资。在全球化背景下，不同市场和资产类别之间的相关性不断变化，量化投资者可以通过多元化投资来分散风险，同时寻找不同市场和资产类别之间的套利机会。

最后，风险管理是量化投资中不可忽视的一环。在当前市场波动性加大的情况下，量化投资者需要建立更为严格的风险控制机制，包括设置合理的杠杆水平、执行严格的止损策略等，以防止极端市场事件对投资组合造成重大损失。

综上所述，量化投资策略的调整和优化是一个不断进化的过程，需要量化投资者不断地学习、研究和创新。在全球股票市场的新形势下，通过上述策略的调整，量化投资者可以更好地适应市场变化，提高投资业绩。