量化交易作为计算机技术与金融理论的经典结合，通过智能高效的方式，能够持续的获得稳定的收益，但量化交易在层出不穷的新交易工具使得以前无法实现的交易手段变为可能时，也在制造更多的风险。
量化交易的主要风险
策略模型风险
模型风险是指量化投资的数学模型不完善或者存在一定的问题导致的使得交易策略没办法完美执行所可能导致的资产亏损的风险。一是模型不完善。量化模型一般会经过海量数据进行仿真测试，但若其测试的历史数据不完整则可能导致模型对行情数据的不匹配。二是模型中存在错误。量化模型建立过程中需要运用大量的数理知识及计算机技术，由于知识或技术能力限制，模型中可能存在错误，不能准确反映投资策略。若模型中存在错误，则影响投资策略实现并可能导致资产亏损。若用量化模型来管理客户资产，将损害客户利益。另外市场上主要投资者所采用的同质化比较严重，当出现相同的信号时，往往会导致“助涨杀跌”。
合规风险
合规风险是指量化交易可能导致的内幕交易、操纵市场等违规行为的风险。量化交易主要利用技术优势，在相关信息到达市场所有投资者之前“抢先”交易。此类交易不仅有损公平交易，还可能涉嫌内幕交易，如“新闻聚合”的算法就涉嫌内幕交易，该算法通过在互联网、新闻网站和社交媒体中捜索关键词，并在几毫秒内抛出大量订单。交易的速度非常快，通常会在相关信息还没有广泛传播时已经完成。此外，量化交易的一些交易策略可能涉嫌操纵市场，如高频交易中的猎物算法交易，高频交易者通过反复的申报和撤单，诱使其他投资者不断的抬高申报价格，从而在短时间内迅速推高股价并从中获利。
技术风险
我国量化交易尚且还在起步阶段，程序化交易系统的设计和开发的能力有限，缺乏具有公信力的安全认证。目前，国内量化交易团队所用的信息系统主要为自行开发或外部采购，系统的稳定性还有待于进一步检验，由此爆发技术风险的可能性大幅增加。随着量化交易的发展，其对信息系统的依赖程度也会越来越高，产生技术风险的概率也会越来越大。
操作风险
操作风险是指由于不完善或有问题的内部操作过程、人员、系统或外部事件而导致的直接或间接损失的风险。量化交易因追求交易速度，产生操作风险的概率更大。据美国证监会报告，近年来因程序化交易误操作造成市场波动的事件频繁发生。据纳斯达克交易所统计，2008—2009年间其获准的4000笔紧急交易中，有1600笔为错误交易。同时，因使用批量交易、高频交易、算法交易、跨市场交易等程序化交易模式，其操作风险的后果也更加严重。
监管主要存在的缺陷
2013年光大“乌龙指”事件暴露出我国量化投资和高频交易的监管存在漏洞与不足。
第一，在证券公司方面，部分证券公司在风险控制尤其是在授权管理这方面存在缺陷。完善的风险管理系统应该就每个交易员单独设置交易限额，该交易员的交易权限在没有授权的条件下不允许超出系统要求的范围。当某交易额度超过限制时，风险控制系统将向总部的风控与合规部门提交权限申请，只有经过总部审批部门的批准后才能执行交易命令。英国巴林银行由于交易员的操作失误而倒闭，一个重要原因就是没有为交易员设定管理权限。由此可见，在量化交易管理中，交易权限的管理是至关重要的。
第二，在交易所层面，股票市场的预警和异常交易处置制度有待完善。在光大证券“乌龙指”事件发生的过程中，交易所作为监测市场异动的第一个把关机构，在市场出现异常时未能有效发挥预警作用。此次事件还暴露了交易所在处理异常交易以及系统性风险控制方面存在的一些问题。虽然上海和深圳证券交易所都出台了异常交易情况处理细则，但均未就订单错误等重大操作失误的认定和处置作出相应界定，错误交易后的交易撤销制度也尚未提出。
第三，在监管层面，监管部门要在事件发生时就做出快速的反应，并提出有效、公平的应对措施。
我国量化交易监管的思考及具体建议
量化交易是科技进步在资本市场的的体现，其发展是大势所趋。“放松管制、加强监管”是中国证监会一贯的监管思路，因此，对于量化交易这个新生事物，监管部门应该予以引导和规范，通过持续有效的监管，切实防范量化交易带来的风险，促进量化交易在我国资本市场的健康发展。
建立完善的监管规则
量化交易主要涉及策略和交易两个方面，因此，建议监管规则应体现在策略和交易两个层面。在策略层面，应重点关注策略的合规性，建议在规则中要求量化交易者增加合规性评估，以防止投资策略违法违规；在交易方面，因量化交易主要使用程序化交易模式，应重点关注交易的安全性，建议在规则中明确交易人员的资质、交易系统的定期测试、交易指令的事前及事后控制等要求，以防止发出异常交易指令。
建立错误订单取消机制
错误订单造成的最直接效果就是价格的偏离，为了防范市场波动，建议以“价格偏离度”为主要考量指标，但指标数值的设置应考虑不同交易所交易品种的不同而有所差异。例如：对大盘股可以设置5％的价格偏离度指标，对于创业板股票则可以设置7％的价格偏离度指标。同时，错误订单取消机制还应明确错误订单的申报、调查、处理的相关程序，并应尽可能兼顾市场不同主体的利益，维护整个市场的公平。
完善量化交易信息备案制度
建议信息备案以各交易所为主体，涉及各市场交易的（如股指期货套利），应该分别向不同的交易所备案。对于使用量化交易的自然人投资者，相应提供经纪服务的证券公司、期货公司应督促上述投资者向交易所备案。在备案内容方面，量化交易的使用者除了提供基本信息外，还应提供其使用的高频交易、批量交易、算法交易等自动程序化交易系统的测试报告及安全认证报告。
加强量化交易日常监管
1.建立监管协作机制。从量化交易的策略来看，既有单一市场的投资，也有跨市场投资，而从量化交易的运作方式来看，其主要依靠数量模型和程序化交易来实现投资，量化交易的监管超越了传统监管执法的领域，对技术执法能力提出了较髙的要求。量化交易不仅需要中国证监会内部多部门协助，有时甚至需要跨部门协作。因此，在中国证监会内部，要建立证券基金机构监管、稽査执法、信息技术及各交易所协同作战的监管机制；在中国证监会外部，还需建立中国证监会与公安、工信等跨部门的监管机制，以实现配合联动，提高监管效能。
2.加强现场检查。监管部门应加强对量化交易的检查，检査重点在于详细了解量化投资策略，判定其合规性；详细了解程序化交易系统，测试其安全性。对于市场的其他量化交易的使用者，建议交易所加强监控，一旦发现异常，可由中国证监会稽查执法部门进行调查处理。
3.强化异常交易监控。目前，各交易所负责对市场交易情况进行监控，而随着量化交易的发展，交易监控的力度还需要进一步加大。建议交易所结合熔断机制进一步完善交易监控系统，如针对市场指数或个股价格的波动速度进行监控，以及时发现异常交易行为，启动熔断机制，防范市场风险。