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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***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***者把量化交易视为一样“可以躺着***的”形式。但现实真有这么美好么？美国***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***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***的回溯测试结果并且在***小的风险上获得***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***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***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***/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。