量化基金的缺点

1. 被动式管理

量化基金一般采用被动管理策略，即根据一组预定规则自动执行买卖决策。这意味着基金管理人员缺乏主动性，在市场波动中难以应对复杂的情况。如果市场条件发生变化，股票价格下跌或上涨，基金将表现出随之而产生的波动。这样，如果市场形势发生变化，基金管理人员无法及时调整，有可能导致基金的回报低于市场平均水平，让投资者失去挣钱的机会。

1.1 例子

例如，当一些公司出现严重的问题，如会计舞弊、管理不善、突发的灾难等，这些公司的股票价格可能会骤然下跌。但是，由于基金采用被动式管理策略，则难以及时适应市场变化，从而错失了回报机会，影响基金的长期表现。

2. 数据风险

量化基金依赖于大量的数据分析和技术，因此它们的表现取决于这些算法的准确性和可靠性。如果统计数据存在问题，或是选择的指标不够全面或合适，可能导致投资决策失误。此外，相信某一项统计数据过度也可能会产生偏见，这常常会产生风险，而这些风险通常是人们很难发现和纠正的。

2.1 例子

例如，Hedge funds 的基金经理James Simon曾经发现，用一个“魔方”的组合方法来预测市场变化，在2001年9月11日的恐怖袭击后，就彻底失效了，原因是数据预测算法建立在未公开的客观评级数据上。而这种数据很快就过时了，而这种情况在量化投资中也同样存在风险。

3. 不足的透明度

根据美国证券交易委员会(FDA)的规定，基金企业必须提供一些文件，以使公共投资者可以快速了解基金的各种信息，包括业绩报告、管理人员的资历清单、财务报告和投资策略的详细描述等。但是，量化投资的算法通常是由计算机程序生成的，这使得可能很难理解它们如何运作或者能否解释它们的表现。

3.1 例子

例如，投资家Warren Buffett曾经批评量化投资，认为这种策略缺乏透明度，因为投资人不能够确认究竟是什么因素驱动了基金的表现。他认为，投资者无法通过这种投资方式了解其所持有的股票和投资组合，难以估算风险。

4. 风险控制的问题

把过多的权利交给计算机程序，容易使几乎所有的交易策略完全被规则化；而在这个环境中，人们缺乏主观和判断的过程。尽管追求高收益非常可取，但是在金融市场中，考虑风险也非常重要。如果量化投资忽视风险管理策略，它会面临巨大的风险。

4.1 例子

例如，当黑色星期一发生的那天，许多量化基金因市场波动而损失惨重。这些基金的算法没有考虑到人类的情感和情绪——因为这些因素是难以通过计算机程序来量化的。正是这些情感和情绪塑造了市场的波动性，也就是人们常说的市场“心理学”，而这些情感和情绪往往影响着市场的投资决策。

总结

总的来说，虽然量化基金有其优点，但它们也面临一些风险和挑战。因此，投资者在选择投资策略时，应该慎重考虑，并且要始终记住，任何一种投资策略都可能存在短期或长期的风险。在选择基金时，确保了解其策略、经理历史表现和所有可能影响该策略表现的风险因素，可能是一个不错的起点。