在当前全球股票市场行情下，量化投资作为一种基于数据和模型的投资策略，其核心在于通过数学和统计方法来识别市场中的非有效性，并利用这些非有效性来获取超额收益。然而，随着市场环境的变化，量化投资策略也需要不断地进行调整和优化，以适应新的市场条件。

首先，量化投资者需要对当前的市场环境有一个清晰的认识。在全球范围内，股票市场的波动性有所上升，这可能是由于多种因素造成的，包括但不限于地缘政治紧张、宏观经济不确定性、以及疫情对全球供应链的冲击等。这些因素都可能导致市场出现异常波动，从而影响量化模型的表现。

在这种情况下，量化投资者应该重新审视其风险管理策略。风险管理是量化投资中的一个关键组成部分，它涉及到如何在不同的市场条件下分配资本，以及如何通过多样化投资来降低风险。在市场波动性上升的时期，量化投资者可能需要调整其风险预算，降低整体的投资杠杆，或者增加对冲策略的使用，以减少市场波动对投资组合的影响。

其次，量化投资者应该考虑对模型进行更新和优化。量化模型的有效性在很大程度上取决于模型的输入数据和假设条件。随着市场环境的变化，这些数据和假设条件可能不再适用，这就需要量化投资者定期对模型进行回测和校准，以确保模型的稳定性和准确性。此外，随着大数据和机器学习技术的发展，量化投资者可以利用这些技术来改进模型，提高模型的预测能力和适应性。

再者，量化投资者还应该关注市场结构的变化。例如，随着高频交易和算法交易的普及，市场微观结构可能发生变化，这可能会影响量化策略的表现。量化投资者需要对这些变化保持敏感，并适时调整其交易策略，以保持竞争优势。

最后，量化投资者还需要关注监管环境的变化。随着监管机构对市场操纵和不公平交易行为的打击力度加大，量化投资者需要确保其策略符合最新的监管要求。这意味着量化投资者可能需要调整其交易算法，以避免触发监管红线，同时也要确保其策略的透明度和合规性。

综上所述，量化投资策略的调整是一个持续的过程，需要量化投资者不断适应市场变化，优化模型，管理风险，以及遵守监管要求。在这个过程中，量化投资者应该保持灵活性和创新性，以确保其策略能够在不断变化的市场环境中保持竞争力。只有这样，量化投资者才能在当前全球股票市场行情下，继续为客户提供有价值的金融建议和决策支持。