模型风险较高,如果模型假设与市场实际情况不符、存在漏洞或过度拟合历史数据,可能导致错误的交易决策和损失;市场极端波动或突发事件时,历史数据规律可能失效,量化模型的适应性变差,难以有效应对;技术风险不容忽视,如交易系统故障、网络延迟、数据传输错误等可能影响交易执行,甚至造成严重损失;此外,量化交易策略的趋同性可能引发市场的羊群效应,当市场出现反转时,众多采用相似策略的投资者同时抛售或买入,加剧市场波动和自身的损失。
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