量化交易的致命缺点可能包括以下几个方面：

数据质量：量化交易依赖于大量的历史数据进行模型构建和回测。如果数据质量不高或者数据有缺失、错误等问题，可能会导致模型表现不准确或者无法有效进行回测和实盘操作。

模型不稳定：市场的变化是动态的，过度依赖过去的数据和模型可能导致模型无法适应市场的变化，从而导致交易策略失效。

过度拟合：量化交易模型在设计和优化过程中，可能会过度拟合历史数据，导致模型对历史数据的拟合效果很好，但在实际应用中无法取得预期的效果。

未考虑黑天鹅事件：量化交易模型通常基于历史数据和统计规律构建，无法预测和适应突发事件和市场异常波动。当发生黑天鹅事件时，模型可能无法应对，导致巨大的亏损。

交易成本：量化交易通常需要频繁进行交易，交易费用会对收益产生影响。如果交易成本过高，可能会削弱策略的盈利能力。

技术风险：量化交易依赖于高度的技术支持，比如高速计算、数据存储和传输等。技术故障、网络问题或者安全漏洞可能会导致交易系统无法正常运行或者遭受攻击。

风险控制不当：量化交易模型可能在某些情况下出现错误，如果没有有效的风险控制措施，可能导致巨大的亏损。