若你想了解量化交易，本文將與你分享關於量化交易的 3 大缺點，讓你可以克服交易上的缺點。
現在愈來愈多來採用程式交易，因為使用量化交易可以讓交易者避開主觀交易的情緒缺陷，讓交易執行更加順利，也能夠及時捕捉行情，減少主觀交易盯盤的生理負擔。
但事實上，量化交易並非完全沒有缺點，除了交易者本身需要俱備一定的程式基礎外，也會有參數過度擬合（ overfitting ）、交易策略失效等問題，所以交易者仍需藉由不斷地學習，來克服量化交易缺點。
更多關於量化交易的缺點，將在接下來的文章中幫你介紹，並讓你對於量化交易有更多的認識，使你能決定到底要使用量化交易還是主觀交易。
缺點一、進入門檻高
量化交易就是透過大量的數據、統計及運算來做投資決策的交易方式，而量化交易策略就是依照這樣的方式與模型衍生的交易策略。
量化交易者他們會不斷地取得金融市場上各式各樣的數據，並且不斷地更新、優化及整理，最後設計出屬於自己的量化交易策略，並且進行回測分析，接著再把策略投入到市場中做驗證，並且管理自己不同的策略。
雖然量化交易有這些優勢，但你從量化交易的介紹可以看出這需要一定的程式技術門檻，如果你沒有這方面的專長，就無法把腦中思考的策略與交易邏輯轉變為程式碼，使你難以進入量化交易領域，或是從中得到可觀的獲利。
缺點二、參數過度擬合（ overfitting ）
量化交易策略也並非交易的聖盃，他也有交易的侷限性，最常見的量化交易策略缺點就是參數過度地最佳化，因為你要不斷地調整你自己的策略，有時候為了讓策略可以運作，你可能會過度去適配你的參數，造成策略過於理想化。
會造成過度最佳化其實是因為我們從已知的訊息與行情，來設計我們的交易策略，但這種行為是已經拿著答案在出題目，所以做量化交易時要想辦法避免過度擬合的回測盲點。
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缺點三、難應付極端行情
量化交易因為已經設定好程式的參數，所以對於一般行情的捕捉會較主觀交易者來得有效率，但當極端行情出現時（例如戰爭、重大經濟政策發布），量化交易可能無法做及時的調整。
主要的原因是極端的行情較少有歷史資料可以輔佐量化交易策略去分析，通常極端行情出現時，市場會產生較無效率的狀況，使得量化交易難及時調整。
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結語：剖析量化交易缺點，評估適合與否
量化交易並不是交易獲利的聖盃，雖然它能夠克服主觀交易上的一些缺陷，增加交易系統的效率，但它還是有其缺點。
當個人的技術能力不足、極端行情發生或是參數過度最佳化時，都有可能使量化交易系統產生預料之外的虧損，所以想涉入量化交易領域的交易者，還是得先了解量化交易的缺點，再去衡量自己適不適合做量化交易。
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量化交易開始於 1980 年代初，大型投資機構利用程式設計的方式，將交易規則以程式語言定義，將交易流程系統化，至今有大多數的對沖基金，採用量化交易。
相對地，傳統的操盤手，只依靠自身經驗與判斷，容易陷入情緒與主觀判斷，有時無法客觀果斷地操作交易。
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參考資料
