关于量化大家不清楚的那些点！

1、对核心概念的混淆：多数人将量化投资等同于“程序化交易”或“高频交易”，这是典型误区。量化是以数学模型和数据分析为核心的投资方法论，而程序化交易只是实现该方法的工具，手动执行量化信号同样属于量化投资。高频交易仅是量化策略的一种，像月度调仓的指数增强策略、定投策略等中低频模式，同样是量化的重要分支。

2、对“自动化”的误解：不少人认为量化是“设定一次就终身无忧”的懒人工具，实则大相径庭。量化策略需经历“数据研究- 模型构建- 回测优化- 实盘调整”的持续循环，市场环境变化（如政策调整、行业周期切换）会导致原有模型失效，必须动态优化参数或重构逻辑，否则极易亏损。

3、数据层面的隐形陷阱：新手常忽视数据质量的重要性。未经过复权处理的价格数据，会导致双均线等指标判断失真；而缺失值、异常值未清理，或高频策略误用低频数据，都会让回测结果严重偏离实盘表现，形成“纸上富贵”的假象。

4、对风险的认知偏差：大众误以为量化能“稳定盈利”，但模型基于历史数据构建，无法预测黑天鹅事件等极端行情。若忽视尾部风险，未做压力测试，可能在市场异动时遭遇重创。此外，回测中忽略滑点、手续费等交易成本，也会导致策略实盘时收益被严重侵蚀。