在选择量化交易软件时，迅投QMT和恒生PTrade是国内比较常见的选择。迅投QMT支持Python编程，适合专业投资者，提供了灵活的开发环境。恒生PTrade则是原生券商系统，具有良好的稳定性，适合需要稳定实盘交易的用户。

然而，量化交易也有一些缺点：

模型风险：量化策略通常基于历史数据进行构建，但如果市场出现突变，如政策变化或黑天鹅事件，模型可能会失效。

技术依赖：量化交易需要高性能的硬件和低延迟的网络支持，技术故障可能导致巨额亏损。同时，开发和维护的成本较高，对个人投资者来说门槛较高。

过拟合问题：一些策略在历史数据中表现优异，但在实际交易中可能会因为过度优化而失效。

同质化竞争：当相似的策略被广泛采用时，市场可能会出现拥挤，导致盈利空间缩小，甚至引发市场的极端波动。

数据质量风险：如果使用的数据不准确或不完整，会直接影响模型的决策，导致回测结果与实际交易表现出现偏差。

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