近年来，勒式策略在金融投资领域引起了广泛关注。作为一种以市场趋势为基础的交易策略，勒式策略被认为是能够带来高收益和低风险的理想选择。然而，在实践中，这种看似完美的交易方法并非没有缺点。

首先要明确的是，尽管有许多成功案例支持着勒式策略有效性和可行性，并且已经成为不少机构投资者和个人投资者钟爱之选, 但我们不能忽视其固有风险因素存在可能导致亏损甚至破产等重大问题发生。

根据历史数据分析可以得到一个结论：虽然从长期角度上看该类交易系统表现出色、稳定回报率更好, 但它们仍会遇到周期性失利或连续失败情况; 尤其当市场处于震荡状态时, 这些模型很容易无法应对变化迅速而频繁地反转. 正如曾经多次证明过那样: 没有任何一套技术指标或公式能够100%准确预测市场走势，而勒式策略也不例外。

另一个风险是模型参数的选择。勒式交易系统依靠一组数学方程和技术指标来确定买入卖出信号, 这些参数需要根据历史数据进行优化并定期调整以适应当前市场环境. 然而，在实践中，很难找到最佳的参数设置，并且这种过度拟合可能导致对未来表现的错误估计. 换言之, 如果在回测阶段采用了太多自由度或复杂性，则存在着将过去经验视为未来真相、产生虚假结果等问题.

此外，还有潜在的操作风险。尤其当大量资金涌入使用类似策略时, 市场流动性会因为机构投资者同时执行同样订单造成巨额波动; 同时算法交易业务本身特点使得它们更容易遭受黑客攻击甚至内部人员滥用信息犯罪行为.

除了以上提到的几个主要风险之外, 还有其他与运营该类型基金相关联但较少被关注到 的问题: 如高频率交易带来冷启动困境（cold-start problem）, 交易成本的增加等.

综上所述，尽管勒式策略在金融投资领域备受追捧并且已经取得了一定成功,但我们不能忽视其固有风险。作为投资者，在选择使用勒式策略时需要谨慎考虑，并充分认识到其中存在的各种风险因素。同时，监管机构也应密切关注这类交易模型对市场稳定性和公平性可能带来的影响，并制定相应政策以规范相关行业发展。

值得注意的是：以上观点仅代表笔者个人意见，不构成任何买卖建议，请读者据此自行决策并承担相应责任。