用历史数据模拟（或回测）的结果来帮助做出未来投资决策的投资者数量在逐渐增加。不幸的是，他们通常会犯两个错误：他们假定模拟结果会有预测效果，以及他们过于关注收益。然而，模拟的最主要作用是评估某个策略的风险。我们可以从两个层面来评估风险：

该策略的稳健性。斯特林比率、索提诺比率和凯利准则都是实现这一目的的很好指标：其值越高，效果越好。考察下这三个指标，能帮助我们更好的了解这一策略。

回撤的历史。实现这一目的的最显然指标是最大回撤（用百分比表示的最大相对损失）和最长回撤期（损失的最长持续期）：其值越小，效果越好。

历史测试可能发生的问题：交易资本不充分，太快就放弃某个系统，系统不具备正数的期望报酬，交易系统经过曲线套入，交易系统没有经过适当的历史测试。系统的绩效没有经过适当测试，最好不要采用，因为很可能造成太多不必要的损失。事实上，很多人采用的系统，完全没有经过测试。在还没有以实际的资金进行测试之前，最好不要投人太多资本。刚开始，在一些价格波动相对稳定的市场做少量交易，直到你确定该系统的绩效能力之后，才以正常的资金规模进行操作。

没有设定交易系统的绩效目标某些人会不断尝试修改系统，但永远都觉得不满意。他们花太多时间编写程序，实际运用系统的时间反而不多。如果预先设定系统的绩效目标，就可以避免这方面的困扰。开始时，就应该知道自己想要什么。如果目标很明确，也就很容易找到适用的系统。假设你希望系统的交易胜率为55%，成功交易的获利是失败交易的2倍以上，每笔交易的最大损失不超过3 000美元，或不超过每个月获利的5％。在这种情况下，如果一套系统的测试绩效能够接近上述目标，就很不错了。不要太吹毛求疵，否则永远都无法实际出场。

系统范例

以下是一套运用于Trade Station的简单系统，相关信号都已经翻译过。写在大括弧内的文字，只是翻译而已，不属于系统的一部分。通过这个例子，读者应该可以大致了解交易系统是如何编写的。

买进信号：价格穿越最近10期最高价，采用0.5个标准差作为滤网（标准差根据最近10期资料计算）。

卖出信号也靠相同的方式设定，只是方向相反。所以，进场信号很单纯，但出场信号则采用ADX。如果走势很强劲而趋势明显，就继续留在场内，直到两条移动平均交叉为止；如果ADX很弱，系统将在10期后获利了结；如果ADX读数是中性，则在随机指标进人超买区之后获利了结。最后，如果价格反向穿越进场价格的距离到达两个标准差，则止损出场。

通过交易系统提升自己的操盘水平

如果想成为最佳交易者，就需要采用某种交易系统。不论是电脑化系统，还是在走势图上利用视觉判断，也不论结构单纯还是复杂，你都必须采用某种经过验证的交易系统。除非你能够不断复制相同的决策，否则交易不只很可能会失败，甚至弄不清楚自己究竟是怎么失败的。如果采用交易系统而不能赚钱，只有两种可能：系统不够好，或者你没有严格遵守系统指示。如果你发现自己不能严格遵守系统信号，就需要寻找其他更适合自己交易风格的系统。如果系统不够好，就必须想办法解决，或寻找其他系统。交易系统使用之前，务必利用过去的价格资料进行测试。不采用交易系统的最大问题，就是你可能不知道自己究竟为何发生亏损，因为交易可能没有明确的理由或动机。

即使采用电脑化系统，仍然可以运用某些主观判断，因为有效的策略未必都能设定为电脑程序。某些情况下，你可能觉得不对劲，在出场信号发生之前就想出场。只要你不至于过早了结获利部位，或经常发生这类情况，就没有间题。大体上来说，对于一套有效的系统，你应该尽可能采纳所有信号，因为你无法预先知道哪些信号有效、哪些无效。

除了进场信号之外，交易系统也必须提供出场与止损信号，即使你采用心理止损而没有设定在电脑程序内，那也没有问题。只要你以一贯的态度执行止损，该止损就成为系统的一部分。预先设定出场点，可以减缓交易压力，不需担心自己过早或太晚出场，完全由交易系统来操心。

建构与测试交易系统，是一项大工程，但如果你想要成为最佳交易者，就必须花点心思在这方面，因为这是提升交易胜算的必要条件。

采用交易系统发生亏损原因：

1．太早放弃系统。

2．忽略佣金与滑移价差。

3．缺乏严格遵守信号的纪律。

4．对于信号不能果断反应。

5．相信一些不确实的假设性结论。

6．系统不符合使用者的交易风格。

7．系统的操作方式超过交易者的资金规模或其他条件。

8．系统没有经过适当的测试。

9．系统采用太多变数与条件。

10．系统经过曲线套入。

11．不能把握“保持简单”的原则。

12.系统不够好。

高胜算的系统性交易：

1．只采用获利期望值为正数的交易系统。

2．了解如何测试系统。

3．系统最好能够适用于各种不同市场。

4．交易法则必须很清楚。

5．出场的重要性，不低于进场。

6．交易系统必须考虑止损。

7．系统绩效很稳定。

8．保持简单。

9．在较长时间周期上采用另一套系统，作为警报，并监督止损位置。

10．在较短期时间周期上采用另一套系统，用以精确掌握进出场位置。

11．系统的最大损失不要太大。

12．了解自己最多能够承受多少损失。

13．利用不同系统的信号进行确认。

14．必要情况下，可以利用主观判断。

15．如果你想成为真正的系统性交易者，就应该采纳每个信号。

值得提醒自己的一些问题：

1．我是否真的拥有一套系统？

2．我的系统是什么？

3．我的交易系统是否太复杂？

4．我的交易系统是否考虑止损与出场？

5．我的交易系统是否经过适当的历史资料测试？

6．我是否真的信赖这套系统？

7．对于系统提供的信号，我是否经常三心二意？

为什么要进行历史测试

当你编好一套自以为适用的系统后，不要以为这样就可以等着发财了。实际可没那么简单。除非你“深知”这套系统应该有用，不然则毫无意义。

你可以利用多种方法，来进行测试你所准备采用的交易策略是否有用。你可以直接应用到市场上实战来进行测试；可是，万一测试失败，结果恐怕会很受伤。你也可以先进行纸上模拟测试。最有效的方法，就是利用历史资料进行测试。换句话说，就是针对你准备进行交易的市场，采用某段时间的价格资料，测试交易系统的操作绩效。几年前，这类测试的程序非常烦琐，因为所有的工作都必须依赖人工。现在的情况则不同，我们拥有高速的电脑，某些软件也具备历史测试功能。

利用过去的资料进行测试，可以让使用者了解，交易系统在实际运用中可能遇到的状况以及大体的绩效。不要相信某套系统的性能绝对没问题，完全不需要测试。一套系统如果不适用于过去的市场状况，就没有理由相信它能够适用于未来。也就是说，在你拿自己的资金冒险之前，多少应该了解交易系统的各种可能的表现。测试过程中，如果发现系统只能勉强持平，甚至是亏损，应立刻放弃，以避免除了浪费时间外，又造成其他的损失。值得注意的是，历史测试是不能告诉你系统的未来绩效。一套系统在测试过程中，即使表现很完美，也不能保证在实际运用中不会发生严重亏损。

但只要经过适当的测试，你就可以了解，系统可能发生的最大连续亏损的程度。也许连续两个月发生10笔亏损交易，最大损失超过1万美元。如果过去发生此种情况，就没有理由相信将来不会重演。了解一些系统的最糟的情况，可避免实际运用时才发现，自己的资本无法承受或交易风格不愿意承受这类损失，而导致被迫中途放弃一套原本可以成功的系统。交易系统确实可能发生连续损失，这属于正常现象。因此，一定要了解连续亏损的严重程度。

历史测试经常发生的错误

在进一步讨论历史测试方法前，我想先花点时间来说明在测试过程应避免的一些常见错误。有时，避免错误是学习正确方法的捷径。如果能够避免错误，所作所为自然就会正确。举例来说，我的苏非猫并不知道只能在特定的柱子上磨爪子，但经过学习后，明白了它不能在沙发、窗帘、地毯、家具或我的脚上磨爪子。于是，它能够选择的地方被局限到一个地方。现在，我只要能够想办法让它了解，早上5时并不是舔我的脸、说早安的适当时间，那么一切就都没有问题了。稍后会阐述正确的做法，不过现在先来讲讲一些坏习惯。

不知道如何评估测试结果

历史测试完成后，最常见的错误就是不知该如何评估测试的结果。除非能够作出有效的评估，否则，你根本无法判断系统的功能。一些人特别重视测试记录中的最高净报酬或最高胜率，可一旦系统的最大连续亏损过高，上述数据就没什么意义了。评估过程必须综合考虑一些东西，如：交易笔数、每笔交易的平均获利、连续发生亏损的交易笔数、最大单笔亏损、最大单笔获利、平均交易笔数、报酬分配状况等等。只有综合考虑以上因素，才能判断出一套交易系统是否适用，或判断该系统相对于其他系统的操作绩效。

曲线套入与过度最佳化

测试结果是否经过曲线套入，是评估系统绩效所需要考虑的重要因素。什么是曲线套入呢？简单地说，就是根据资料状况来设定系统策略。这是交易系统建构与测试过程中都可能发生的问题。如果你发现价格资料呈现明显的趋势，然后才建构一套买进和持有的系统，这就是曲线套入。建构系统的过程中，交易者可能特别注意走势图上适用其预定策略的资料，但有意无意之间却忽略其他不适用的资料。这样建构的系统，很可能只适用于某类市场状况；如果没有采用其他历史资料进行测试，这套系统显然不该被采用。过度最佳化则是另一个因素。系统建构过程中，如果对于参数设定要求十全十美，就可能发生过度最佳化的问题。举例来说，一套由两条移动平均构成的穿越系统，建构者可能会测试所有可能的均线组合，然后挑选一组绩效最佳的。这类系统未必适用，就如同精心培育的温室中的花朵，往往都禁不起残酷环境的考验。所以，测试过程中，不要为了取得较好的测试绩效而不断调整系统参数，因为这类系统通常都不适用于未来。

不质疑系统

不怀疑系统的测试结果，也是一种错误心态。某些交易者看到不错的测试记录，就觉得很满意了。实际上，使用者应尝试寻找系统的毛病或不正常的地方，观察是否有曲线套入的倾向，因为在事前了解这方面的问题，总要比实际遇到的好。系统的测试绩效很好，可能只是由一两笔交易造成。如果遇到不同的市场状况，这套系统还能发挥测试过程的绩效吗？测试过程对于滑移价差的假设是否合理？测试过程的交易样本数量是否足够？如果你不尝试质疑系统的绩效与缺失，实际运用中就可能遇到不必要的麻烦。对于一套看起来似乎没用的系统，不妨也抱着这种心态，研究其问题所在，看看自己是否能够进行修改。检讨一些无效的策略，也可以提高交易知识。任何假设或理论，都需要进一步研究与质疑，才能知道它是否成立。

测试资料或市况不足

资料不足是测试的另一种常见错误。测试交易笔数至少是30笔，只有这样，测试结果在统计上才可以被接受。如果资料太少，很难判断测试结果究竟是偶然因素造成，还是交易策略确实有效。如果某套系统在测试过程中只发出6个信号，即使其中5个信号都成功，还是不能归纳出任何统计结论。这很可能代表严重连续亏损之后的连续获利。如果样本数超过30个，就可以在交易系统上做出有效的统计结论，测试结果不能完全由“巧合”或“运气”解释。测试过程采用的历史资料，还应该要充分反映实际的情况，包括各种可能发生的情形，不能只挑该交易策略最适用的行情。你需要知道该系统在上升趋势、下降趋势、区间盘整、波动剧烈、牛市走势等各种市场状况的表现。交易系统也应该在不同市场进行测试。如果某套交易策略确实有效，那就应该普遍适用于整个金融市场。

采用盘中资料进行测试，不要只取几个月的资料，时间最好拉长到几年。开始可以采用一年的资料，但一年期间并不够长，还不能做真正结论。很多系统经常在一年内有卓越表现，但3年的绩效就惨不忍睹了。取得盘中价格资料的成本不低，测试过程也很浪费时间，因为你必须个别测试每种期货合约，可是金融交易本就不是便宜、简单的；只有投入时间、精力与资金，才可能取得好结果。

缺少外部样本

测试的价格资料不足，也会造成没有外部样本可供运用的问题。交易系统的测试过程中，我们通常会把价格资料分为两部分，一部分用来调整交易策略或设定参数，另一部分则用来做真正的测试。一套完整的交易策略，最后测试应采用全新的资料。如果就这段特定资料的测试做最后测试，交易系统通常都会针对其进行套人与最佳化。请注意，如果价格资料曾经用来调整策略或参数，绩效往往都很好，但重点是该系统在完全“陌生”环境下的表现—-这也是外部样本的功能。选一些最能代表交易实况的价格资料，作为外部样本，以测试交易系统的表现。

忽略佣金成本与滑移价差

在交易系统测试过程中，使用者普遍会忽略佣金与滑移价差。因此，测试结果可能很好，但在实际运用时却发生亏损。这是因为测试过程并没有考虑到佣金费用与滑移价差。关于这些费用，预估必须切合实际，否则到时会让你大吃一惊。每笔交易都要佣金，经常也会出现滑移价差，所以测试过程就应该考虑到此类成本。一些短线交易者经常对滑移价差的估计不足，他们认为交易会撮合在信号发生的价位。事实上，当我利用市价单买卖股票时，成交价格经常较预期水平差30美元以上。就我个人的经验来说，当市场发生特殊情况（如联邦储备银行突然宣布调整利率），数只股票曾经同时出现每股5美元或更多的滑移价差。所以，纸上模拟操作的表现可能很好，但实际交易却只是小输小赢。一些看起来不错的交易系统，考虑佣金与滑移价差之后，结果却亏钱。

历史测试程序

曲线套入

我准备先来讨论曲线套入的主题，然后再讨论最佳化程序。先前，我提到曲线套入就是利用资料匹配系统。经过曲线套入之后，系统对于特定时期的特定资料，绩效看起来很好。举例来说，在走势图上看到某段时期的价格在特定区间内来回游走，你可以针对这种行情，建立一套交易系统，使其操作绩效特别好。你也可以编写一个滤网，让你恰好在市场崩溃前进场放空。操作绩效显然很好，但不是真的。在市场下次大跌之前，该系统还会发出类似的放空信号吗？你可以不断调整，使得交易系统与资料之间完全吻合，但问题是这套系统是专为这些资料而设计的，恐怕不能适用于其他资料。无论是哪段时期的资料，只要你愿意，都可以设计报酬率高达2 000％的交易系统，但该系统对于未来行情完全无用。就交易者的立场来说，你所担心的是系统未来运用的绩效，而不是历史测试结果。这也正是我前边所说的，一套看起来不错的系统，为什么必须采用崭新资料进行测试的理由。唯有采用不同于系统编写过程与最佳化过程的资料，才是真正的测试。如采用曲线套入过程的资料进行测试，系统绩效当然会很好，但却未必适用于未来。总体来说，系统结构越复杂、交易方法越烦琐、测试绩效越过于理想，曲线套入的程度就越严重。

最佳化程序

最佳化程序是针对特定时期的资料，通过不断修正参数与指标，来提升系统的绩效。如果采用移动平均，使用者将不断调整移动平均的长度，来促进操作绩效。决定移动平均长度后，可能继续进行最佳化，希望找到某种突破滤网，使得绩效能够更进一步提高。总而言之，系统使用者可以一直调整参数与指标，使系统绩效有所提升。如果采用Trade Station，这套软件可以帮你进行最佳化。只要几秒，Trade station就可以告诉你任何指标在某特定时期内的最佳参数值。表面上看起来，这似乎是很不错的功能，但却很容易让你误解系统的真正绩效。

最佳化的目的，在于提升交易系统的获利能力，但一定要注意，不要做得太过火了。系统概念只需大致正确，而参数值究竟如何设定，并不太重要。最佳化过程，是希望找到一段看起来最好的参数值。举例来说，对于一套穿越近期最高价的突破系统，你希望找到最适用的回顾期间。你发现回顾期间越长，信号的获利能力越强，但回顾期间超过20期后，就没有明显改善了。你因此而知道系统的回顾期间应该设定为20左右，至少不应该是5期。想要找到某个单一的最佳数据，是毫无意义的。因为资料不同，最佳数据也就不同。

就我而言，在最佳化过程中，我希望找到绩效最佳而且普遍适用的一些参数值，然后取其中平均数作为实际运用的数据。举例来说，如果12期、14期与17期移动平均的效果最好，我很可能采用14期或15期。如果12期、14期与17期的效果很好，但15期或16期的效果不好，则意味着系统显然有间题，否则不应该发生这种现象。对于一套真正好的移动平均系统，不论选择5期、7期、10期或15期结果都不应该相差太多。对于某组资料，如果14期的绩效最好，这并不会特别吸引我的注意，因为我要找的是大体上有效的操作概念或方法，而不是某个绩效最佳的参数值。如果某个交易系统只能采用1-2个参数值，这套系统应该不可靠，很可能经过曲线套入。

使用者可以通过最佳化程序来判断，交易系统是否适用各种不同的参数值，或只适用于特定参数值。市场具有随机性质，某个适用于过去的参数值，是否也会适用于未来呢？如果突破系统的某个缓冲滤网，曾经有效避开随机走势引发的突破，这个案例是否反映该滤网的真实功能呢？看着某份走势图，一些人可能会挑选一个当时最适用的滤网。可是如果采用其他的参数值，这个滤网是否仍然继续有效？这个滤网是否也适用于其他资料？采用不同时期的资料进行测试，甚至采用其他时间周期的资料，来反映不同的观察角度。如果你对于整体结果很满意，就可以采用外部资料进行测试。对于一套有效的系统，外部资料的测试结果应该大致相同。

外部样本

历史测试程序最重要的部分便是采用外部样本测试系统的功能。实际采用某套交易系统之前，绝对需要运用崭新的资料测试该系统：所谓“崭新”，是指系统建立与最佳化过程所使用之外的资料。在系统建立、测试与最佳化过程中，初学者最常见的错误之一便是同样采用所有可供运用的资料。如果手上只有3年的资料，就直接利用这3年的资料设定参数值，不知道还要留一些外部样本。如果总共只有3年的资料，那么就只采用两年的资料，保留最后一年的资料不动，甚至不要用到相关的走势图。要假设最后一年的资料还没有发生，因为你不希望系统建构或最佳化过程受到外部样本的影响。唯有当你对于交易系统已经觉得很满意了，才利用最后一年的资料进行测试。请注意，外部样本至少必须能够产生30个或以上的信号，否则测试结果不具统计意义。如果系统确实有效，外部样本的测试表现应该差不多；如果测试结果不够理想，就应该改变系统的基本构想，绝不是只修改参数值而已。外部样本是供你判断交易系统的效力，不是用来进行最佳化的，否则根本不需保留外部样本。我喜欢观察外部样本的走势图，进一步确认交易系统确实具有应有的功能。但如果你仍想调整交易系统，绝对不要受到外部样本的影响。

外部样本可以模拟真实世界，崭新的资料可以避免系统过度最佳化。经过最佳化之后，由于系统参数还没有碰到新资料，通过外部样本的测试，我们希望知道系统之所以有效，不是因为经过曲线套入，而是因为系统本身的功能。

资料运用

首先必须确定资料够用。针对6个月的资料进行测试，没有太大意义，因为6个月内可能发生任何古怪的事情，足以扭曲整个测试结果。另外，交易笔数至少30个，否则测试结果不具统计意义。交易笔数越多，测试结果越可靠。如果交易笔数不够，只要一两笔极端交易就可以影响测试结果，使得一套平庸的系统看起来非常突出。你也希望知道交易系统在不同市场状况下的表现，所以要准备充分的相关资料。

把相关资料分为三等份是最理想的。系统建立过程中，使用第一部分的资料。系统初步建立完成之后，利用第二部分资料进行最佳化与相关调整。只有当交易系统已经完成，才利用第三部分资料进行测试。另一种可能性，是采用中间2/3的资料进行系统的建立与最佳化，然后把最初1/6与最后1/6资料视为外部资本，供最后测试之用。不论采用哪种方法，系统建立过程使用的资料期间，最好等于外部样本期间，才能确定系统绩效在期间具有稳定性。

请注意，不同资料不要来自相同类型的市场状况。外部样本最好包括不同市场状况、不同股票、不同时间周期的资料。如果IBM资料建立交易系统，不妨利用思科、美林、英特尔、沃尔玛百货、道琼斯指数、SP500指数进行测试。如果测试结果很好，该系统应该普遍适用每只股票，不仅只针对IBM而已。总之，资料必须包含各种不同的市场与市场状况。如果利用某10只股票的资料进行测试，它们就不应该呈现相同的价格形态：某些股票应该呈现涨势，某些呈现跌势，另一些则是横向走势。这样才能有效模拟该系统将来碰到的真实环境。

系统效力评估

现在，让我们考虑历史测试最严肃的课题：如何评估测试结果？如何判断某个交易系统确实是一套好系统？交易系统的期望报酬率，显然必须是正数，否则就不具胜算。图13-1与13-2是Trade station评估其内部系统的绩效报告，格式颇具参考价值。虽然这两套系统都获利，但第二套MACD系统的表现较好，不只因为其获利能力较强，而且还因为它具有很多可取的条件（稍后详细解释）。此处故意忽略滑移价差与佣金成本，稍后将讨论这两个因素对操作绩效的影响程度。

获利能力（净获利总额）

净获利总额代表系统最重要的操作成绩：是否能够赚钱。这两个例子都赚钱，净获利分别为7 025美元与3.275万美元。如果测试结果为负数，系统就必须重新设计，因为你不能期待该系统在实际运用上能够赚钱。评估交易系统的测试绩效时，每个人几乎都会先注意净获利总额，但其本身未必能完全反映系统绩效。当然，每个人都希望系统能够获利，而不是发生亏损。此外，你还想知道系统总共出现多少交易笔数、盈亏波动程度多大、最大连续亏损有多少、每笔交易平均获利多少等问题。如果上述系统的测试结果分别为获利5万美元与1万美元，虽然多数人都会挑选获利高的第一套系统（5万美元，但第二套系统（1万美元）可能才是较好的系统。第一套系统可能每年平均出现1000笔交易，最大连续亏损为3.5万美元，每个月的盈亏金额波动很大，有时大赚，有时大赔。第二套系统一年才发出50个交易信号，最大连续亏损只有3 000美元，每个月的获利都很稳定。若是如此，显然第二套系统是较好的系统，因为虽然其总获利较少但绩效非常稳定。当然，其中涉及到一些主观判断：有些人比较重视获利潜能，另一些人较重视获利稳定性与安全性。精明的交易者大多属于后者。

单纯采用净获利总额来评估系统绩效，不太恰当。请参考图13-1的随机指标穿越系统。乍看之下，这套系统似乎还不错，最初3个月获利超过7 000美元。但稍微深入观察，就可以发现这并不是真正的好系统。

总交易笔数

如果两套交易系统的其他表现大致相同，总交易笔数少的系统通常较好。因为交易笔数越少，越不容易受到佣金费用与滑移价差的不利影响。系统的信号数量少，某些使用者或许会觉得无聊，但只要绩效相同，信号数量越少越好。就图13-1与13-2的两套系统比较，系统一的净获利较少，而且交易笔数较多。换言之，系统一工作的比较辛苦，而且报酬较少。虽然信号数量越少越好，但测试过程至少要有30笔交易，否则测试结果不具备统计意义（换言之，测试结果的巧合成分太高）。如果交易笔数不满30，就必须获取更多资料。

获利交易百分率

此数据几乎没有任何意义，但很多人对此特别有兴趣。多数杰出交易者的交易成功率只有50%，但一般人却认为50％几乎就等于失败，学校的考试都要60分才及格。所以，如果获利交易笔数和亏损交易笔数的比率只有40%，大家就直觉认定这代表失败。可是，不妨想想棒球的打击率，四成打击率就算得上杰出水平了。我不太重视获利交易百分率。但有些人对于40％以下的数据，似乎就觉得不安稳。系统胜率究竟是30％、4O％或60%，事实上，并不重要。重要的是获利交易与亏损之间的平均盈亏程度和关系。只要配合适当的风险管理技巧，一套胜率只有30％的系统，交易绩效应该就不错了。图13-1与13-2两套系统，胜率都是略高于40%，这也是一般系统的典型水平。

最大单笔获利与最大单笔亏损这是我非常重视的数据之一。首先，我会观察系统的获利，是否来自于特定的1-2笔交易。以系统一为例，总获利为7025美元，最大单笔获利为7 000美元。所以，扣掉这笔最大获利交易之后，剩下182笔交易的总获利只有25美元，似乎不容易令人满意。对于任何一套系统，如果剔除获利最好的1-2笔交易之后，绩效就明显受到影响，系统效力就不很可靠了。另外，最大单笔亏损不应该超过获利。如果你想成功，亏损绝对不能超过获利。如果最大单笔亏损的金额太大，就必须重新考虑出场与止损策略。最大单笔获利与最大单笔亏损之间的比率，至少要维持2:1或3:1的水平，但如果系统的其他性质很吸引人，1.5:1的比率也可以勉强接受。获利交易平均获利与亏损交易平均亏损之间的比率，也应该维持类似的关系。如果前者少于后者，我绝对不考虑使用该系统。我认为获利部位的持有时间应该超过亏损部位，所以我也很重视系统获利部位与亏损部位的平均持有时间，以此确定该系统是否符合自己的交易风格。

连续亏损笔数

很多交易者不能接受系统连续发生10笔亏损，这可能让该系统根本没有机会发挥功能。所以，你应该知道系统可能连续发生几笔亏损交易，然后才能决定该系统是否符合自己的交易风格。了解这项数据，至少可以作为参考。万一实际操作碰到连续亏损的情况，只要在正常范围内，就不需太过紧张。如果不事先知道连续亏损的可能状况，很可能会让你反应过度。

对于最糟的状况应该要有心理准备

我曾花几个月的时间，编写了一套专门从事SP当日冲悄交易的系统。经过历史测试并数度修改，直至我认为完美的程度。这套系统毕竟还是有些缺点，因为连续发生亏损的笔数有些偏高，但我不认为一开始就需要担心这方面的问题。由于系统胜率明显较高，所以获利应该没有问题。我相信自己可以从一开始就获利，所以等到连续亏损发生时，应该不至于构成严重伤害。我想读者应该猜到，我们从一开始就遇到连续亏损。我记得，最初8笔交易都失败，使得我和同伴累积了1.2万美元的赤字，而且完全没有心理准备。我们被迫放弃该系统。可是，就在放弃之后的第一笔交易就大有斩获。事实上，随后的几笔交易就足以弥补先前的所有亏损。教训就是务必要事先了解系统的最大连续亏损状况，确定自己能否承受。

每笔交易平均获利当我们比较两套系统或修改系统的时候，这是最重要的观察数据之一。这项数据反映系统每笔交易的获利期望值。换言之，若采用这套系统，每笔交易平均可以赚多少钱（或赔多少钱）。系统一的每笔交易平均获利为38.6美元（没有考虑佣金），系统二则是564.66美元。我想不需要是天才就可以知道，系统二的平均获利能力较强。如果这项数据是负值，该系统根本不值得考虑。这点应该很清楚。可是即使这项数据是正值，但只要水平不够高，也不值得考虑。至于这项数据究竟多高才可接受，每个人都有自己的观点。

最大连续亏损最大连续亏损，是评估交易系统绩效的最重要因素之一。最大连续亏损告诉你，运用特定交易系统于某市场，你需要准备多少资金（换言之，最坏情况下，该系统可能发生多少损失），而且也让你知道系统的风险程度。了解这项数据之后，就知道某市场或股票的交易，需要准备多少资金。某套交易系统看起来或许不错，但经过适当测试之后，你可能发现该系统在某段时期曾经发生2.5万美元的亏损。不要以为自己不会那么倒霉。这种事情经常发生，而且总是发生在最不巧的时候。除非你能够忍受两倍程度的最大连续亏损，否则就不应该运用该系统。

对于讨厌风险的交易者，最大连续亏损可能是最重要的系统评估数据。如果你觉得难以接受，就应该放弃该系统，或做必要的修正。在金融交易活动中，资金管理扮演关键性的角色，交易的每个层面都少不了这方面的考虑。如果两套系统的其他方面都类似，最大连续亏损越小的系统，风险也越小。如果风险太高，就避免使用。

获利因子

获利因子就是总获利除以总亏损，代表每块钱损失可以换取的获利金额。如果获利因子为1，系统只是持平而已。为了安全起见，获利因子至少应该是1.5。如果获利因子能超过2，你就拥有一套很好的系统。系统一的获利因子只是勉强超过1，所以应该避免使用。系统二的获利因子为1.64，算是不错的，适合运用于交易。

报酬分配

最后，你必须了解系统的绩效波动程度如何。系统是否能够提供非常稳定的获利，或者账户净值是否经常会大幅波动？如果资料够多，应该观察月份绩效是否稳定。盘中交易系统不妨观察每天的绩效。系统的绩效越稳定，获利变异数就越小。如果获利标准差太多，最大连续亏损往往会偏高，这类系统就不适用。如果有太多交易或单日／月份报酬落在两个标准差外，系统绩效就不稳定。当然，绩效越稳定，系统就越可靠。Trade Station可以显示月份或单日报酬的统计分配，让你了解系统的绩效概况。虽然提高系统报酬的稳定性并不是简单的事，但专业交易者应想方设法去做到。

佣金与滑移价差

佣金与滑移价差实在是欠佳的话题，但却经常是系统或交易者的成败关键所在。每笔交易，不论盈亏，都会发生的成本就是交易方法或风格必须考虑的最大问题。这是交易者无法逃避的负担，系统设计上应该妥善考虑，否则系统运用就会显得不切实际。

最明显的交易成本莫过于佣金，其次就是滑移价差。后者也是交易者经常会忽略（或故意忘记）的项目。大体而言，滑移价差就是实际买价高于（或实际卖价低于）预期水平的差额。滑移价差发生的原因，大致上有两种：一是市场价格变动迅捷，使得最近成交价格（通常也是交易者预期的成交价格）与真正行情之间脱节；另一个是买卖报价之间的差价拉得很开。交易者希望按照买进报价买进，或按照卖出报价卖出是比较理想的。不幸的是，实际情况通常相反，使一笔交易在起跑线上就先吃亏。以单笔交易来看，佣金与滑移价差看起来非常不起眼，但长期累积的结果就很惊人了，甚至成为交易盈亏的关键。

系统设计过程中，一定要考虑所有相关的成本。不然看似不错的系统，实际运用却会发生亏损。让我们回顾考虑图13-1与图13-2的系统，假设来回一次的佣金为15美元，每笔交易的滑移价差为100美元。这些费用算不上高，但系统绩效却因此发生重大变化（请参考图13-3与图13-4），系统一转盈为亏，由原本获利7 025美元，变成亏损1.4万美元，系统二的获利则由原本的3.2万美元巨幅下降为约2.65万美元，所以，考虑交易成本之后，系统二还有不错的绩效，各项测试数值仍然有效，但系统一就惨不忍睹了，绝对不适合采用。系统一的最大问题在于交易比数太多，这也是一般短线系统的普遍缺点。

成为最佳交易者

如果想成为最佳交易者，在实际运用之前，任何想法或系统必须用历史资料进行测试。不先进行测试，就不知道系统是否有问题、结构是否健全。如果系统不具备获利能力，你当然不希望在实际交易过程中才发现。所以，最好还是花点时间先进行测试。统计上有效的测试，至少必须有30笔交易样本，而且要包含各种市场状况。测试不能只采用趋势明显的价格资料，因为你不确定交易系统将来是否会遇到横向走势。总之，考虑的市场状况不够完整，测试结果就不可靠，甚至有曲线套入之嫌。

系统建立与最佳化过程中，应该分别采用两组不同的价格资料，才能避免曲线套入。当系统建立完成，而且参数值也设定妥当，就要使用稍早完全没有用过的资料进行测试，最好还能包含各种市场状况，资料足够提供30个交易样本。系统的建立、最佳化与测试，如完全采用相同一组资料，将是最致命的错误。某组资料用来设定最佳参数值，然后又用相同的资料进行测试，绩效当然很好，但绝对不能反映将来实际运用的表现。请记住，交易系统的测试绩效不论多好，都不能保证将来万无一失，因为市场状况永远在变化。对于测试结果感到满意之后，或许应该在走势上，通过目视观察信号发生的位置，感受一下系统的运作。另外，关于系统测试，必须特别注意整体结果是否受到一两笔交易的重大影响。通常我们都希望采用绩效稳定、可靠的系统。很多系统的最后结果虽然相似，但过程可能差异迥然。有些系统的表现起伏很大，获利不稳定。

完成历史测试之后，必须评估测试结果，比较不同系统之间的绩效。整体获利金额与胜率的重要性，显然不如每笔交易平均获利与获利因子。特别注意，最大连续亏损的金额你是否承受得了？不要假定最大连续亏损不会马上发生，因为这种可能性毕竟是存在的。关于系统的获利能力，务必要考虑佣金与滑移价差，否则测试数据恐怕没有太大意义。

系统测试过程要有耐心，不要懒惰或不耐烦，因为这可能影响你的交易绩效。最后，务必记住，除非系统经过适当的测试，否则不要轻易采用。

历史资料测试的常见错误：

1．没有进行历史资料测试。

2．不知道系统究竟是否能够赚钱。

3，系统或方法还没有进行测试之前，就用于实际交易。

4．不知如何评估测试结果。

5．完全不怀疑系统的绩效与测试结果。

6．过度重视系统的胜率。

7．过度重视系统总获利。

8．忽略最大连续亏损。

9．过度强调曲线套入。

10．太过于重视最佳化程序。

11．测试资料不足，或不能充分反映市场状况。

12．没有适当的外部样本。

13．测试的市场不够多。

14．系统测试忽略佣金与滑移价差。

尽量发挥历史资料测试的功能：

1．采用具备测试功能的软件。

2．绝对不采用不适用的策略。

3．如果不满意测试结果，就不要采用该系统。

4．测试过程务必要有足够的资料。

5．样本至少要有30个。

6．最后测试要采用全新的外部样本。

7．至少保留1/3的资料作为外部样本。

8．针对不同市场进行测试。

9．系统必须对不同时间周期进行测试。

10．系统必须对不同市场进行测试。

11．最佳化程序与曲线套入都不可进行得太过分。

12．了解如何评估测试结果。

13．学习比较不同的系统。

14．不要低估佣金与滑移价差造成的影响。

15．确定自己的资金足以应付两倍的最大连续亏损。

16．避免绩效波动过分剧烈的系统。

17．确定系统的绝大部分获利不是集中在一两笔交易。

值得提醒自己的一些问题：

1．我的系统或交易方法有没有经过适当测试？

2．我的交易系统是否过度最佳化？

3．我的系统是否经过曲线套入？

4．我是否采用外部样本进行测试？

5．交易系统是否具备正数的获利期望值？

6．每笔交易的平均绩效如何？

7．测试过程对于佣金与滑移价差的估计是否切合实际？