量化派有哪些主要挑战?

主要挑战：

1. **缺乏量化指标：**量化指标通常难以直接量化，需要通过一些间接方式推断出来。
2. **数据质量问题：**数据可能存在缺失、错误或不完整，这可能会影响模型的准确性。
3. **模型复杂性：**量化模型通常很复杂，这可能会导致训练困难和预测误差。
4. **标注成本：**标注量化指标需要大量的人工标注，这可能会很昂贵。
5. **不可观测性：**量化指标通常不可观测，这可能会限制模型的解释性。

解决这些挑战的方法：

1. **使用机器学习方法：**使用机器学习方法可以帮助从数据中推断出量化指标。
2. **数据清理：**确保数据完整和准确。
3. **使用特征工程：**创建新的特征，以帮助模型更好地学习。
4. **降低标注成本：**使用自动化标注技术或协作标注来降低标注成本。
5. **使用解释性机器学习方法：**使用解释性机器学习方法来理解模型如何做出决策。