1. 量化交易员（宽客）与基本面投资者一样会遭遇亏损。

量化投资其实相对来说还处在初级发展阶段，比如你经常可以听到关于“新闻对于股价的真实影响有多少？”的争论，而此时基本面投资者只需简单的基于预测特定事件、比如超过或差于预期的财报做交易即可。而量化交易者则需要搞清楚具体此类消息对股价的平均影响程度，这不是件容易的事，你的研究对象时刻在变化着。

2. 想在不同的股票/市场/产品中研究出一套通用交易规则很难。如果你想研究出一套只基于公司财报的交易系统这不难，比如基于超出预期的营收或股息来买入。但是供给面的情况如何？消费者层面的情绪如何？事实证明，财报的影响不及后两者的大，但是你若想把后两者纳入交易模型中，这相当费力费时。

3. 股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化着。记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。对于基本面投资者来说，这是掘金的好时候，但对于量化投资者来说却是噩梦，因为大多数模型此时都会显示做多“优质股”做空“垃圾股”，后果则可想而知。

4. 数学有时帮你解决问题有时又会成为障碍。宽客们要在浩如烟海的金融数据中“寻宝”，但是他们与普通人一样，一天只有24个小时，经常会碰到因一个分析无法推进而其他分析也陷入停顿的状况。

5. 好材料却并不容易使用。Twitter（美国的微博）是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。

6. 并非100%有效。不管是量化还是基本面投资者，大家都是在玩数字游戏。如果你的交易生涯中能有66%的胜率就已经算干的很好了。不过量化交易与后者的不同点在于持仓时间，量化交易一般只做稳而快的短线交易，不像基本面投资可以等上相当长的一段时间，在一只股票上获取甚至100%的收益率。

7. 一切都从回溯测试开始。多数时候，回溯测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容，不过并不是所有宽客都能意识到，过去不代表未来。

8. 交易信号就在那里，也不在那里。现在的信息社会到处都是数据，科学家们甚至可以做到预测每家沃尔玛超市上空的天气如何。Google的统计为我们展示着每天全世界网民都在搜索哪些内容。包括你想在市场中搜索上升动能最强的股票，如今都不难做到。面对茫茫多的数据，你该把时间精力放在哪一块呢？这是个难题。

9. 量化交易正被监管机构瞄上。我想很多宽客们前几天都听说了：巴菲特决定让旗下Business Wire终止向高频交易公司提供特许直投新闻的服务。这是巴菲特为保护自己公司声誉而高调与高频交易撇清关系的行为。虽然量化投资≠高频交易，但是不能否认，量化投资的主要优点之一便是“快”！如今量化投资者们获取信息的速度问题，已然被监管者们划进了重点监视区。下回监管者们又会关注哪个点呢？难说。

10. 愈发激烈的竞争。从Deltix和RavenPack主办的这次大会中你就能明显感受到宽客们的热情，偌大的会场不仅座无虚席，就连站的地方都快没有，不但没有中场休息就连过了午餐时间也不见有人离场。很显然，量化交易在发展了20多个年头后，依然非常流行，但这背后也就意味着同行内的竞争十分激烈，越来越快的电脑与网络，越来越复杂的算法和数据库，入行门槛也不断提高。