//@jiu零后:分析量化基金潜在风险前，需要明白量化基金的基本操作原理。量化基金主要分量化多头（包括指数增强）和量化对冲两种，所谓量化简单是依靠人工智能、大数据分析建立一套选股模型替代人工主观交易。量化的潜在风险包括：
1. 成交量萎缩的风险。市场上第一二梯队的量化基金基本都是高频策略，这就要求市场需要一定的成交量。比如最近持续上万亿成交量的行情是量化基金最舒服的行情之一。但如果遇到18年下半年那种成交量萎缩（一般低于6000亿），那量化基金就跑不动。
2.市场风格切换太快或过于极端分化导致选股模型失效风险。量化基金一般基于历史数据建立多因子选股模型，如果市场风格切换太快，或者极端分化，那基于历史数据建立的数据模型可以会失效。最典型如果今年一季度龙头大白马行情切换到中小票行情时，不少量化基金出现了不小的回撤（尤其是量化中性类的）。相反，2-3季度中小票行情持续时间较长，量化基金就过得很滋润。
3.策略容量问题，尤其是在市场成交量萎缩的情况下。量化基金目前存量近万亿，而这些基金大多是高换手的。如果某个量化基金管理规模过大，就有可能导致策略效率降低，最终影响超额收益，尤其是在市场成交量萎缩的时候尤其明显（如20年3-4季度），这也是为什么很多量化基金规模大了之后会选择封盘的原因。
4.量化管理人本身的风险，比如风格漂移，这个对量化中性基金尤其需要注意，去年极端大白马行情中就有某头部量化私募有意暴露风险敞口，持仓集中抱团白马，结果今年一季度出现远超中性策略正常水平的回撤。再如，管理人盲目扩张规模，再如量化策略进化不及时等等。