在金融市场中，金融研究是指对金融市场、金融产品和投资策略进行科学分析的过程。它涉及到对经济数据、股票价格、债券收益率等财经指标的深入研究，以期预测市场趋势并为投资决策提供依据。

量化策略，即使用数学模型来执行交易决策，是现代金融研究的一个重要分支。这种方法依赖于大量历史数据来训练算法，并通过计算机程序自动执行买卖订单。

然而，量化策略也面临着挑战。一方面，由于其高度依赖于历史数据，如果市场发生重大变化（如政策变动或突发事件），这些模型可能无法有效地适应新的环境，从而导致性能下降。例如，在2018年美国科技股暴跌期间，一些量化基金因过度依赖过去正相关的技术股表现而遭受巨大损失。

另一方面，量化交易还需要处理高频交易带来的信息不完全问题。在高速成交的情况下，短时间内价格波动可能会被误解为真实的价值信号，而实际上可能仅仅是因为其他交易者之间相互影响所致。此外，由于信息传播速度极快，这类现象难以通过传统统计方法准确捕捉，因此需要更多先进的统计技术和风险管理工具。

尽管如此，量化策略仍然是一种非常有吸引力的投资方式，因为它可以帮助投资者更好地利用有限资源，对冲风险，并实现长期稳定的回报。在2008年的全球金融危机期间，一些成功运用量化方法的基金能够较好地保持资产值，不受广泛市场波动的影响。这证明了当正确应用时，量化策略在应对复杂环境中的潜力是巨大的。

总之，无论是面对新兴挑战还是发挥优势，都离不开持续不断的财经研究与创新。随着人工智能、大数据分析技术和机器学习等领域不断发展，我们可以期待这些工具将如何改变我们理解并参与金融世界的一切。