量化投资的局限性

       量化投资的局限性可以用“西医”和“中医”比喻说明——头疼的病因不同，历史可能不会重演。就如同有些人比较反感西医，只看表象，不看问题的本质，没有真正的找到治好病的原因。具体到量化投资上，即使找到过去的模式，但是过去的模式每次形成的原因不同，将来会怎样，是说不清楚的。所以只是假定历史会重复出现，这种假定是有局限性，量化投资要注意到模型对将来有多少参考的价值，历史总是会重复，但是重复的方式不同，所以这需要人脑和经验去判断。
       再举一个例子，例如“筷子”和“漏勺”—人们可能认为量化投资成功的可能性大。很多人有一个错觉：量化投资比较简单，只要找几个模式，就能赚钱，这是一种片面性的看法。漏勺当然用起来比较简单，不用想锅里有什么东西，但是怎样防止数据过度挖掘需要实践经验，还有对各种局限性的认识，只有把这些综合起来才能做一个比较好的判断。
       另外，量化投资最大的局限性就是流动性问题。在西蒙斯将基金做到了50亿美元的时候就只剩自己和员工的投资。其原因是：他觉得到50亿的基金已经到了流动性上限，规模继续扩大，就不能赚钱了。量化投资策略的福祉和散播造成了机会的消失，如果一种模式总是赚钱的话，很多人就都会去模仿，在海外最常见的情况就是在一家量化投资基金做得很成功的人，慢慢升职做了发起人的副手，几年以后就会自立门户，这种模型就会分散得很快。