龐大歷史資料的儲存、校對、除錯等工作都需要龐大的人力與資金來處理，如果使用者對於部位大小與價格等信息處理、儲存不當，都會產生垃圾進，垃圾出的不利結果。
有些標的物的投資信息取得不易，例如未上市公司股票的價格、新上市（櫃）公司股票的歷史資料太短、有的流動性差的股票沒有每日成交價格等。
若某些風險因子並無市場資料或歷史資料的天數太少時，模擬的結果可能不具代表性，容易有所誤差。 缺點:極端事件的損失不易模擬。
歷史模擬法分布
主要的理由就是重大極端事件的損失比較罕見，無法有足夠的資料來模擬損失分配 。
極端事件發生期間占整體資料比數的比例如何安排也是個問題，不同的比例會深深影響歷史模擬法的結果。
例如以國際股票投資為例，1997年的亞洲金融危機、2001年美國發生的911恐怖攻擊事件、美伊戰爭的進展等事件都會引發全球股市的大幅變動，若這些發生巨幅變動的時間占整體資料的比重過大，就會高估正常市場的波動性，因而高估真正的風險值。 未來風險因子的變動會與過去表現相同的假設，不壹定可以反映現實狀況。
漲跌幅比例的改變、交易時段延長、最小跳動單位改變等，都會使得未來的評估期間的市場的結構可能會產生改變，而跟過去歷史模擬法選樣的期間不同，甚至從未在選樣期間發生的事件，其損益分配是無從反映在評估期間的風險值計算上。 雖然資料筆數要夠多才有代表性，但是太多久遠的資料會喪失預測能力，但是過少的時間資料又可能會遺失過去曾發生過的重要訊息，兩者的極端情況都會使歷史模擬法得所到的風險值可信度偏低，造成兩難的窘境。
到底要選用多長的選樣期間，只有仰賴對市場的認知
與資產的特性，再加上壹點主觀的判斷來決定了。