量化选股依赖于大量的历史数据，包括股价、成交量、财务数据等。在实际操作中，数据质量与完整性问题是一个不容忽视的挑战。数据缺失、错误或延迟都可能影响模型的准确性和可靠性。市场数据可能存在噪声，需要通过数据清洗和预处理来提高数据质量。
量化选股模型通常非常复杂，涉及多个变量和参数。虽然复杂的模型可能提高预测的准确性，但同时也降低了模型的可解释性。投资者难以理解模型的决策过程，这在一定程度上限制了模型在实际操作中的应用。
市场并非总是理性的，有时会受到情绪和恐慌的影响，导致价格波动异常。量化选股模型可能无法完全捕捉到这种非理性因素，从而在市场极端情况下失效。模型在训练过程中可能过度拟合历史数据，导致在新的市场环境下表现不佳。
量化选股依赖于计算机系统和算法，因此存在技术风险。系统故障、网络延迟或算法错误都可能导致交易失败或损失。随着量化交易在市场上的普及，可能会引发“算法战争”，即不同量化交易策略之间的竞争，这可能会增加市场的波动性。
量化选股在遵守法律法规方面也存在一定的风险。例如，模型可能违反反洗钱法规、市场操纵法规等。监管机构对量化交易的监管政策可能会发生变化，对量化选股策略产生影响。
市场环境不断变化，量化选股模型需要不断更新和优化以适应新的市场条件。模型可能存在适应性不足的问题，无法及时调整以应对市场变化，从而导致投资效果不佳。
期货量化选股虽然具有诸多优势，但同时也存在明显的局限性。投资者在应用量化选股策略时，应充分认识到这些局限性，并采取相应的措施来降低风险。量化选股技术的发展也需要不断进步，以克服现有局限性，提高其在期货市场中的应用效果。