股票量化软件通过以下方式盈利：
自动化交易：
量化软件可以自动执行交易策略，减少人为情绪干扰，快速响应市场变化，从而在短线交易中捕捉最优的买入和卖出时机。
技术分析和指标公式：
利用技术分析和各种指标公式（如移动平均线、MACD、RSI等）来获取收益。通过编写通达信函数和其他指标公式，可以在软件中生成相应的指标线，并根据线的走势来进行买卖决策。
数据驱动的策略：
量化产品的核心是利用大量的历史和实时数据，通过建立复杂的算法和模型来进行交易决策。这些策略通常基于统计学和数学模型，能够识别出市场中的价值和趋势，并快速作出交易决策。
高频交易：
量化产品依赖于快速执行和高频交易，在毫秒之间分析得出决策，比人工交易快的多，能够在市场波动中迅速抓住机会，并进行快速的交易操作。
风险控制和资金管理：
量化产品非常注重风险控制和资金管理。通过制定严格的风险控制策略，量化产品能够限制投资组合的风险暴露，并保护投资者的资金安全。同时，合理的资金管理策略可以使投资者在不同市场环境下分散风险、优化资金配置，提高超额收益的稳定性。
多因子模型和市场套利：
量化产品常常使用多因子模型进行投资决策。通过综合考虑不同因子的权重和相互关系，量化产品能够寻找到市场中的套利机会，例如利用股票市场中的估值偏离、市场情绪指标和公司基本面等因子，进行买入和卖出操作，从而实现超额收益。
严格的回测和持续优化：
量化产品通过严格的回测和持续优化来改进策略的表现。回测是指利用历史数据对投资策略进行模拟和验证，以评估策略的有效性和稳定性。通过回测，量化产品可以发现策略的弱点并进行改进。
算法交易：
算法交易是一种程序化交易方式，它可以将交易者的交易指令转化为计算机可执行的代码，并通过预设的条件进行自动交易，从而提高交易效率和准确性。
总结来说，股票量化软件通过自动化交易、技术分析和指标公式、数据驱动的策略、高频交易、风险控制和资金管理、多因子模型和市场套利、严格的回测和持续优化以及算法交易等方式实现盈利。这些方法结合使用，可以帮助投资者在复杂多变的股票市场中获取稳定的收益。