随着国内许多机构的量化行业的兴起，也出现了一批量化算法做的比较好的算法交易厂商，例如跃然，卡方，非凸等。量化行业在国外参与市场占比已经达到了惊人的75%，但是在国内二级市场的整体参与度不是很高。因此，在国内的二级市场中，量化交易依旧有着极大地市场前景，相比于纯粹的人工盯盘和下单，量化交易有个相对于稳定的收益率和低回撤，较为稳定的为客户持续收益。

图来自文章脉脉：《中国量化科技白皮书2023.连载（五）》
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虽然国内的二级市场有极大的前景让量化交易在人工智能，AI算法的加持下发挥极大地特性和长处，但也依旧受到很多场景和发展的限制。

因此，量化交易的发展面临着巨大的难题：

1、监管机构对于算法交易、量化交易的监管越来越严格

随着越来越多的量化交易策略参与市场的交易，对于市场也引入了很多问题，因此监管机构对于量化交易的监管和控制也愈加的严格，这就以为这限制量化交易发展的规则页越来越多，审核也愈加的严格。

## 2、量化交易的赛道竞争越来越激烈 随着量化交易在国内市场的参与度越来越高，越来越多的金融科技公司也参与到了量化交易算法的开发和使用之中，这也意味着这个行业的竞争越加的激烈，性能越来越高的硬件设备，越来越爱快的网络，越来越复杂的数据库，越来越快的接入市场行情,各式各样的变化都加快了量化交易的发展，行业的入门门槛也是越来越高。

3、回测场景于实盘交易场景的不匹配性

市场上绝大多数的策略在参与实盘交易之前都会进行多次的策略回测，目的是通过历史行情的回放加上交易策略释放拆单信号从而模拟实盘实盘对策略的收益性等一些里的的指标进行计算和预演，但是整体从市场的角度而言，回放的行情和历史回测数据不能完全的模拟实盘的交易数据，很多在回测场景下运行良好，收益指标良好的策略，在投入实际的实盘交易后却损失严重。将策略回测数据和实盘交易的数据指标差异项降到最低也是量化交易要需要突破的一个点。

多数的时候，策略回测可以证明设计的策略在过去的交易中的表现，这是量化交易世界中很重要的一项，但是对过去的回测并不代表这未来，很多交易者和策略回测者都没有意识到这一点。

4、策略并非100%有效，并非100%的收益

量化交易不像普通投资者的交易，它不关注一直标的的持仓时间，一般只做短而快的短线交易，例如常见的T0日内回转交易策略，因此很多时候量化交易是通过多次高频的短线交易实现盈利。

5、股票、基本面、市场新闻之间的关系时刻在变化并且难以捉摸

在人工智能，数据挖掘机器学习等技术的支持下，AI赋能量化交易的场景也越来越常见，对于行情的挖掘分析，也越来越精确，但是除了这些算法能够检测分析的有效数据，还有很多无形的因素也在影响着交易，例如企业的信息披露，企业的新闻等。

6、很难使用一套通用的交易规则去匹配所有的股票/市场/交易类别

交易所和监管机构对量化交易通常采取以下监管措施：

监控交易行为： 交易所和监管机构通过监控交易数据和行为来检测异常交易活动，包括但不限于操纵市场、内幕交易等。他们可能会利用算法和模型来分析交易数据，以识别潜在的违规行为。

限制交易策略： 有些交易所或监管机构可能会对某些高风险或潜在有害的量化交易策略采取限制措施，例如禁止使用特定类型的交易算法或限制高频交易频率等。

披露要求： 交易所和监管机构通常要求量化交易公司披露其交易策略、风险管理措施、交易数据等信息，以增加市场透明度并监督其行为。

监管技术建设： 为了更好地监管量化交易，监管机构可能会投入资源开发监管技术，例如交易监控系统、数据分析工具等，以提高监管效率和准确性。

制定规则和标准： 监管机构可能会制定适用于量化交易的监管规则和标准，以规范市场行为、保护投资者权益，并确保市场的公平和稳定。

这些监管措施旨在维护市场秩序、防范风险、保护投资者利益，同时促进量化交易行业的健康发展。