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不停闪烁的超级电脑自动进行着高速交易，荧幕上滚动着通过高速网络提前获取的最新市场消息，加上通过杠杆放大的头寸，账户的盈利不断上跳...很多趋势投资者把量化交易视为一样“可以躺着赚钱的”形式。但现实真有这么美好么？美国投资公司ConvergEx的首席策略师Nick Colas在参加了一次量化交易大会后颇为感慨，为我们提出了做量化交易的十大难题。
1. 量化交易员（宽客）与基本面投资者一样会遭遇亏损。我在量化交易大会那天本想听到广泛成功的算法及量化处理过程、可以输出完美的回溯测试结果并且在最小的风险上获得最大收益的策略，我还希望听到电脑科技、执行速度、或者数据挖掘方面的新进展。
但听了一圈下来，我发现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。
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