정량화 정책은 주로 역사적 데이터에서 집계되는 규칙으로, 논리적 의미의 특징과 행동 논리에 기반한 특징을 포함한다. 시간이 지남에 따라 데이터 샘플의 양이 증가함에 따라 이 특성의 표현과 강도가 어느 정도 달라지기 때문에 정량화 전략의 실패는 항상 두 가지 원인으로 귀결됩니다.
첫 번째는 시장 특성의 변화입니다. 이러한 변화는 단기적 또는 장기적 변화일 수 있습니다. 따라서 과거 통계를 기반으로 한 특징 요소는 더 이상 현재와 미래의 시장 환경에 적응하지 못할 것입니다. 전체 전략은 수익성이 없을 것이며, 심지어 손해를 볼 수도 있다.
두 번째는 R&D 의 시장 특성이나 법칙이 오랫동안 존재하지 않거나 일부 작은 데이터 샘플에서 맞춤 현상이 발생하여 검증할 수 없고 전략 모델 자체에 문제가 있다는 것입니다. 예를 들어, 동전 10 번을 던졌는데, 8 번이 모두 정면을 향하고 있다는 것을 알게 되면, 우리는 이 결론을 거래 모델의 특징신호로 삼을 수 있다. 다음 10 회 중 고개를 들 확률은 여전히 80% 정도이지만 장기적으로 고개를 들 확률은 50% 안팎의 확률구간에 떨어지므로 이런 전략은 장기 거래에서 손해를 볼 수 있다.