“现在从事量化交易的投资公司里，有将近一半的人是学数学、物理学和统计学的，这跟以前的传统投资公司有着非常大的区别。”大连飞创信息技术有限公司总经理胥海涛表示，量化交易主要通过数学计算和数据分析这一量化分析手段，来寻找交易的机会，与传统投资差别很大。“但目前国内的量化交易还存在着一些问题需要解决。

　　反应速度问题

　　据了解，由于市场行情传输和交易反馈速度较慢，目前在证券市场从事量化交易的投资公司数量还不多。胥海涛表示，期货市场目前的行情交易反馈速度约为2秒/次，就算是交易所的10毫秒/次到20毫秒/次的交易反馈速度，对算法交易仍然是很大的局限”。

　　RTS中国区负责人陈肯表示，交易市场都在追求低延误，如果不能比别人快，再好的算法交易也难以获得更多的盈利。

　　作为新兴事物，我国的量化交易也正在摸索中成长。“我们现在正在开发新的交易系统，以解决量化投资公司遇到的平台交易反馈速度慢的问题。”胥海涛表示，新系统一旦成功，在交易反馈速度上至少能低于1毫秒/次，达到国际先进水平。

　　模型保密问题

　　此前，有对冲基金表示，量化交易平台最重要的就是算法模型的安全问题。“以前有些交易平台需要客户把算法模型保存在服务器上，这就使得算法模型有了被窃取的可能，而为了保证客户算法模型的保密性，在我们的交易平台中，客户只能把模型存在客户端里，而无法上传，杜绝了泄密的可能。”飞创信息技术有限公司营销总监赵禹杰向记者表示。

　　风险控制问题

　　据了解，量化交易具有鲜明的特点，一旦进入市场后就全权交由计算机管理，无法人为干预。当出现系统风险的时候，就可能面临难以把控的局面，从而使交易遭受损失。那么，量化交易的风险又该怎么控制呢？

　　“只要有一个比较好的风险管理措施，量化交易的风险并不大。”SunGard中国区首席运营官朱平表示，量化交易的风控需从三个方面考虑。一是交易前的风险控制，量化投资公司需要熟悉客户的交易习惯、交易量，培养出风险敏感度高，技术、业务能力强的团队。SunGard的IT技术人员会对客户进行实时的观察，在客户操作开始出现异动时对其做出预警。二是交易之中的风险管理。首先，要对不同的客户授予不同的交易额度；其次，还需要保证网络的畅通和稳定；最后，要能够将市场中实时发生的事件以及数据链接到量化平台里。三是后台的风险管理。“交易完成需要后台的支持，后台也是防卫风险的最后一环。只有三个环节都做到位了，量化交易寻找到的才是机会，而不是风险”