量化交易作为一种基于数学模型和算法的投资方式，虽然具备系统性和纪律性，但也面临多种风险。主要可以分为以下几类：

1. **模型风险**
模型设计可能存在缺陷，如过度拟合历史数据、未能充分反映市场结构变化等，导致策略失效。

2. **数据风险**
依赖的数据质量不高、存在延迟或异常，可能直接影响交易信号的准确性。

3. **技术风险**
系统故障、网络延迟、接口兼容性问题等，可能造成交易执行失败或产生额外成本。

4. **市场风险**
极端行情或流动性骤降时，模型可能无法适应市场突变，导致较大回撤。

5. **监管与合规风险**
策略若触及市场操纵、高频交易限制等监管红线，可能面临法律问题。

作为行内人，建议通过多策略分散、严格回测、实时风控系统以及持续优化模型来降低相关风险。

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