常见的量化模型包括ARIMA、VAR、EMH等。并且，市场行情受到多种因素的影响，技术指标和量化模型的预测结果不一定准确。
技术指标是通过对股票的价格、成交量等数据进行统计和计算，来预测股票市场走势的一种工具。常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）、布林带等。
量化模型是利用统计学和数学等方法，根据历史数据和规则，建立数学模型来预测股票的涨跌幅和风险等指标。常见的量化模型包括ARIMA、VAR、EMH等。
对于股票行情的分析，可以通过以下步骤进行：
1. 收集市场数据：收集股票的历史价格、成交量等数据，并准备好用于分析的数据集。
2. 技术指标计算与分析：针对收集到的数据，计算并分析常用的技术指标，比如移动平均线、RSI等。通过分析技术指标的走势和交叉情况，可以判断股票的趋势和买卖信号。
3. 构建量化模型：选择适合的量化模型，并根据历史数据进行参数的估计和模型的建立。常用的量化模型有ARIMA模型、VAR模型等。通过量化模型，可以得出股票的预测值和风险评估。
4. 模型验证与调整：使用历史数据验证建立的量化模型的准确性和预测效果，并进行必要的调整和优化。
5. 基于分析结果进行决策：根据技术指标和量化模型的分析结果，制定合适的投资策略和决策。
需要注意的是，技术指标和量化模型仅仅是对市场走势进行分析的一种工具，投资决策还需要考虑其他因素，如基本面分析和市场研究等。并且，市场行情受到多种因素的影响，技术指标和量化模型的预测结果不一定准确。因此，在进行股票分析和投资决策时，需要综合考虑多方面的因素并谨慎对待。