量化策略是主要從歷史數據中統計出來的規則，包括具有邏輯意義的特征和基於行為邏輯的特征。隨著時間的演進和數據樣本量的增加，這種特征的表現形式和強度會發生壹定程度的變化，所以量化策略的失敗總是歸結為兩個原因:
首先是市場特征發生變化，這種變化可能是短期變化，也可能是長期變化，因此基於以往統計的特征因素將不再適應當前和未來的市場環境。整個戰略將無利可圖，甚至虧損。
第二是R&D的市場特征或規律長期不存在，或者在壹些小數據樣本中會出現過擬合現象，不可檢驗，策略模型本身就有問題。比如我們拋壹個硬幣10次，發現8次都是正面朝上，我們可能會把這個結論作為交易模型中的特征信號。在接下來的10次中，擡頭的概率仍能保證在80%左右，但長期來看，擡頭的概率會落在50%左右的概率區間，所以這種策略在長期交易中會吃虧。