量化交易并非不会亏损，其风险主要包括以下几方面：

市场风险：量化交易策略基于历史数据构建，可能无法准确预测市场的突发变化或极端情况，如政策变动或不可预见的事件（黑天鹅事件），这些都可能导致策略失效。

模型风险：如果模型设计存在缺陷，参数设置不合理，或者过度拟合历史数据，可能导致交易信号不准确。当市场环境发生变化时，若未能及时调整模型，可能会持续亏损。

技术风险：量化交易依赖于复杂的技术系统，任何系统故障、网络延迟或数据错误都可能影响交易的正常执行，造成潜在损失。例如，系统崩溃可能导致错过最佳交易时机。

流动性风险：在市场流动性不足的情况下，大规模订单可能无法以预期价格成交，增加了交易成本和风险。

因此，尽管量化交易能够通过算法和数据分析提高交易效率和决策的客观性，但仍需谨慎管理和定期优化策略，以应对各种潜在风险。

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