确实，当完成得比较好时，电脑化的交易策略倾向于在很长一段时间内有异常表现，例如前面提到的一些例子：埃德·斯柯达、文艺复兴科技公司，普林斯顿新港合伙公司（Princeton-Newport Partners）、肖氏公司（D.E.Shaw）以及Two Sigma公司。在最好的例子中，模型只是对真实世界的模拟，而不是对真实世界的复制。所以我们不能期望量化模型有多完美，就像我们不能期望亚马逊网站每次都能确切地推荐正确的书籍一样。然而，久而久之，一个精心设计的量化策略能够充分预测市场行为，进而为参与者产生大量收益。
由于低估风险，宽客引起更多的市场波动性，这个批评既包含真实成分，也包含虚假成分。许多基金经理，包括宽客在内会受到模型风险基本类型的影响，即提出了错误的问题，使用了错误的技术（诸如VaR技术），做出许多关于市场的错误假设，试图将风险表示为一个数字，这个目标看上去是毫无意义的。而且，正如2007年8月量化清算危机中所解释的，宽客低估了在大规模的、拥挤的交易策略中的下跌风险。这也源于量化交易的根本缺陷。给定计算机一个被很好地设定或者做出很多假设的问题，计算机可能给出一个极其精确但完全错误的答案。
计算机的工作不是判断假设条件，这类错误最终归咎于错误假设。类似地，一些宽客因为使用量化模型而受到谴责，这些量化模型要么不适于测量风险，要么设计出现问题。也就是说，它们很少单独犯这样的错误。确实，VaR本身满足风险经理和银行监管者的需要，他们对将下降风险总结为一个数字很感兴趣，而不愿从多个角度做很多困难的具有细微差别的工作来理解风险。所以，虽然我们接受对宽客低估风险或者错误测量的批评，但可以理解的是他们并不孤单。几乎所有领域的决策制定者通常都会低估最坏的情况，在一次灾难性事件以后会高估风险。这主要是因为极端风险很少出现，很难确定极端风险出现的概率以及损坏程度。所以，宽客低估风险的陈述有可能是真实的，但是这也更多归因于人类本性和极端事件的影响，而不是量化交易的特有属性。
宽客低估风险莫名其妙地成为市场波动性增加的原因，这个观点是无稽之谈。在正常时期，宽客倾向于降低市场波动性和无效性。无论非正常时期和混乱时期发生了什么，不能简单忽视事实情况。其次，自人们彼此间进行交易以来，极端事件就一直在发生。
宽客不能应对市场行情中的不寻常事件或快速的变化，这或许是对量化交易最合理的批评。宽客必须依赖于历史数据才能对未来进行预测。这种依赖性的结果是，当市场发生重大或者突然的改变时，很可能会遭受损失。值得重复强调的是，除非市场体制变化特别大并且没有任何警示，否则对宽客的影响会比较小。
评估宽客和量化交易策略：收集信息，评估量化交易策略，评估量化交易者，优势有三个共性来源：投资过程、缺乏竞争和结构性因素，评估宽客的诚信， 宽客如何适应投资组合。
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