量化投资策略的风险主要包括以下几个方面：

1. 模型风险：量化投资策略的核心在于模型和算法。这些模型和算法通常是基于历史数据和特定假设构建的，可能无法完全适应未来市场条件的变化。当市场环境发生变化时，模型的预测准确性可能降低，导致投资决策失误。

2. 数据风险：量化投资策略依赖于大量的历史数据来训练和验证模型。如果数据存在质量问题，如数据错误、数据缺失或数据操纵等，将会对模型的准确性和稳定性产生负面影响。此外，数据的时效性也是一个重要的风险因素，过时的数据可能导致模型失效。

3. 技术风险：量化投资策略需要高度依赖计算机技术和数据处理能力。如果计算机系统出现故障或数据处理出现错误，可能会影响到投资策略的执行和交易决策的准确性。此外，网络安全问题也可能导致量化投资策略面临风险。

4. 市场风险：市场风险是所有投资策略都无法完全避免的风险。量化投资策略虽然可以通过分散投资和对冲策略降低市场风险，但无法完全消除。市场环境的变化、政策调整、经济周期等因素都可能对量化投资策略产生影响。

5. 流动性风险：量化投资策略通常需要在短时间内进行大量交易，如果市场流动性不足，可能导致交易成本上升，影响投资收益。此外，在某些极端市场情况下，如市场崩盘或流动性枯竭等，量化投资策略可能无法及时平仓或调整头寸，进一步加剧损失。

6. 过度拟合风险：量化投资策略在构建模型时可能会过度拟合历史数据，导致模型对特定数据集的预测准确性很高，但对未来市场的预测能力较差。这种过度拟合现象可能导致投资策略在实际应用中表现不佳。

7. 法律和监管风险：量化投资策略需要遵守相关的法律法规和监管要求。如果投资策略违反了法律法规或监管要求，可能会面临法律诉讼、罚款或业务受限等风险。

为了降低量化投资策略的风险，投资者需要关注市场环境的变化、优化和改进模型、加强数据管理和质量控制、提高计算机系统的稳定性和安全性、采取适当的对冲策略等措施。同时，也需要遵守相关的法律法规和监管要求，确保投资策略的合法性和合规性。