量化交易门槛高主要有以下几方面原因。

技术上，量化交易需要扎实的编程和数学知识。构建交易模型、处理大量数据都离不开编程技能，而对市场规律的分析和策略制定又要用到数学和统计学知识。普通人短时间内难以掌握这些技能。

资金上，量化交易需要投入大量资金。一方面要购置先进的软硬件设备，搭建稳定的交易系统；另一方面还要有足够的资金进行实盘交易，以检验和优化策略。少量资金很难在量化交易中获取理想收益。

数据资源上，准确、及时、全面的数据是量化交易的基础。获取高质量的金融数据需要付出高昂的成本，同时还要对数据进行清洗和整理，这对于个人投资者来说难度较大。

风险控制上，量化交易系统可能会出现漏洞或错误，导致交易失误甚至重大损失。要建立完善的风控体系需要专业的知识和丰富的经验。

要降低门槛，相关机构可以推出更多适合初学者的量化交易课程，降低学习成本；提供标准化、模块化的量化交易平台，简化操作；同时，数据供应商可以提供更实惠的数据包，让更多人能用上优质数据。