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模型风险是首要问题，如果模型假设与实际市场情况不符、存在漏洞或过拟合（对历史数据过度拟合而对新数据适应性差），可能导致错误的投资决策和损失。市场极端波动或突发事件时，历史数据规律可能失效，模型的预测能力大幅下降。数据质量不佳，如数据不准确、不完整或存在滞后性，会影响模型的精度和可靠性。此外，量化投资策略的趋同性可能引发市场的羊群效应，在市场转向时加剧波动，使所有采用类似策略的投资者同时受损。
发布于2024-12-30 13:09 广州
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