[1] Debido a que en la automatización está implícito el uso de reglas estrictas y parámetros en este último.
Y no siempre estos procesos son efectivos, lo cual genera pérdidas a los inversores.
Por ejemplo, es común que una entrada al menos sea el precio actual del activo financiero sobre el cual se pretende hacer trading algorítmico.
[2] El trading algorítmico también utiliza operaciones aritméticas matemáticas o lógicas con diferentes grados de sofisticación que pueden ir desde los promedios móviles simples hasta modelos estocásticos que requieren capacidades computacionales altas para manejar el volumen de datos de entrada y la complejidad en las operaciones y reglas incluidas en el algoritmo, razón por la cual el trading algorítmico también se asocia frecuentemente con el trading cuantitativo.
Una de las principales ventajas del trading algorítmico es que, al estar guiado por un conjunto de reglas o procedimientos que no involucran la emocionalidad humana, permiten evitar los sesgos conductuales más comunes entre los inversionistas, como son el exceso de confianza (overconfidence), los sesgos heurísticos, la aversión a la ambigüedad y la aversión al riesgo miope (myopic loss aversion), entre otros, identificados por el campo de las finanzas conductuales.