量化投资的优势

1、避免人性弱点。量化交易可以避免情绪化操作。交易中的最大弱点是人性的贪婪和恐惧，若想交易成功，就要克制住贪婪和恐惧的本能。投资者经常会在有了些许浮盈后，害怕以后利润回吐，于是获利了结。但结果是，中途“下车”，严重踏空。等到下一次，鉴于上次踏空教训，没有止盈，想赚更多，但之后行情反转，不但利润全部回吐不说，本金也亏了。由于严格执行纪律化的电脑操作，量化交易则可以避免人性的弱点。

2、标的覆盖范围大。个人受限于时间和精力，关注的股票数量受到限制。量化投资可以覆盖远多于人脑的股票数量，根据各种因子进行批量筛选，从中选择几十个或者几百个来投资。并批量建仓，从而限制单一标的的仓位规模，分散风险，控制回撤。

量化投资的劣势

1、模型错误风险。资产定价理论是量化投资的基础之一，倘若定价模型有缺陷，就会导致量化策略失败。尤其是小概率事件对资产价格的影响很容易错估。如果量化模型不适合市场环境，量化基金不仅容易增加交易费用，而且容易增加亏损的概率。全球知名的LTCM基金从基本面出发获取方向性判断，然后根据价差的历史数据进行简单的正态分布建模，并用来测算资金管理，卖出高估的债券，买入低估的债券。LTCM采用简单频率统计的方式假设其符合正态分布，其结果导致严重低估了价差朝持仓反方向运行的概率。1997—1998年各种国际突发事件恰好验证了金融资产价格走势的“肥尾”特征，即正态分布假设下的“小概率”事件也具有很大的现实概率。由于定价理论有缺陷，且在进行相对价值投资时对价差走势假设过于自信，缺乏必要的风控和止损设定，过度使用了杠杆，导致拥有诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·默顿（Robert Merton）和迈伦·斯科尔斯的LTCM破产清算。

2、系统故障风险。对于量化投资而言，最重要的就是风险控制，如果风险控制不严，出现系统故障，瞬间产生无限循环程序交易将会带来不可估量的损失。2013年8月16日11时05分08秒至5分10秒，短短两秒内，由于光大证券量化投资系统中的订单生成系统发生故障，瞬间产生了26082笔预期外的市价委托订单，同时订单执行系统亦出现问题，导致这些订单被直接送至交易所。随后的11时07分，光大证券交易员发现问题并接到交易所问询电话，终止了系统运行并进行批量撤单。但短短三分钟内，仍然产生了72.7亿元的巨量交易。除此之外，在量化投资中，交易软件也存在系统故障风险。

3、数据质量风险。量化投资以数据为基础，尤其是AI/ML对数据的质量要求很高，学习效果跟数据质量有很大关系，我国 A 股市场发展的时间还不长，数据量不够充足，噪声也比较多，使得学习效果的稳定性不能充分得到保证。

4、量化策略市场容量限制策略有效性。以CTA（商品交易顾问策略）为例，几乎每个CTA策略的市场容量都是有限的。如果各个量化基金的交易标的和策略类似，往往会引发策略共振的负作用。2014年11月，在沪港通政策出台和加息的背景下，存在高度同质化却有隐藏着“错位对冲”的阿尔法策略受到了致命打击。量化策略的市场容量也限制了量化基金的规模。

量化投资不等于数据挖掘。量化投资分两类，一种是把投资人的思想、直觉、理念、理论、经验等融入到模型中，用模型来决定交易决策的投资行为，有理论逻辑支撑，重在因果性。一种是通过机器学习寻找股价与各种信息之间的统计经验，即数据挖掘，重在相关性。