自动交易挑战很多，也是80-90%的系统不赚钱。很难找出牛熊股市都有用的方法，有些要预设趋势，有些方法短时间可用，

有些只在特定的股票上有用。

在方法论上难排除的是：对于根本没有规律的数据（如随机漫游数据），自己的方法确能盈利 (二类错误，不存在的东西被当成真实错误发现），也就是说系统只有在可能盈利的情况才盈利 。

或者碰巧从无数的股票和方法中筛选出了一个盈利方法，这个方法刚好是靠运气存在的，对未来、或者对用更长期的数据基本上也不太可能延续，只能当垃圾研究。

不可否认，股市数据有结构，时间稍长一点（几天分钟数据就够），绝不是一串随机数。随机漫游可以当成股市变化的一阶逼近，而显著的系统性的好于随机漫游的模型基本上没有。AI炒股的难点是，是要找出比随机漫游有更好地描述股价的模型（或者经验，感觉）。就算发现了股市变化的二阶逼近，但两个逼近之差也会导致系统性盈利的空间非常小。市场就是没有效，也是弱无效。

短炒或者让钱在市场外睡觉，躲过大跌又不错过每年最显著的几次大上涨，对自动交易来说也是难上加难。。