在量化套利策略实施过程中，应当重点关注哪些风险因素？

量化交易中的套利策略主要面临以下几类核心风险：首先是价格偏差回归风险，即预期中的价格收敛可能不如预期发生；其次是交易执行风险，包括系统故障、网络延迟或订单未能及时成交等技术性问题；此外还有市场极端波动风险，在异常市场环境下价格关系可能被打破。 具体而言，价格相关性风险是指套利所依赖的不同资产间的相对价格关系发生改变，导致策略失效。交易执行风险则源于量化交易对执行速度和准确性的高要求，任何技术故障都可能造成实质性损失。而市场极端情况，如金融危机期间，资产价格可能脱离正常波动区间，对套利策略形成冲击。 从关联金融知识角度来看，量化套利策略属于量化投资领域的重要分支，常见类型包括统计套利、期现套利和跨市场套利等。这类策略通常具有市场中性特性，通过对冲操作降低市场系统性风险。当前市场环境下，随着算法交易技术的成熟，量化套利策略在机构投资者中应用广泛，但同时也面临着模型风险、数据质量等挑战。未来发展趋势显示，结合人工智能技术的自适应套利模型将成为主流，能够更好地应对市场结构变化和风险控制需求。