最佳化我们在处理数学式交易系统复杂的内容时，总会发现许多可变参数。唯一能够让你提升交易系统绩效的方法，就是利用历史价格对系统进行测试，并且以不同的参数值探求结果。适度地将系统最佳化是必要的。但是如果过度最佳化，你的交易系统将是一套高度曲线匹配型的系统，这将使该套系统未来绩效的可信度降低。我们对系统进行历史价格测试时，必须牢记自己的目标是什么。我们的目标并不是要建立一套在过去操作绩效最佳的系统。我们想要创造的系统是能在未来产生最大获利的系统。未来才是你能赚到实际财富的竞技场。大多数交易员不知道，在历史价格测试中能获利的交易系统，与能在未来实际交易中获利系统之间的差异。商品交易方法的测试商品交易员有两种极端的类型。有些人不对其新宠的技巧进行历史资料的测试，以确认该技巧过去所具有的效力。他们对于该技巧信心十足，仅仅因为它源自某权威人士，或因为它曾经在某些走势图形中发挥了相当的功能。另一极端形态的交易员，认为过去有杰出表现的技巧，在未来也想必能够带来利润。依据他们的想法，某技巧的过去绩效愈佳，则用之于实际交易时，它搏取丰厚利润的机会也愈大。就你的荷包而言，这两种观点都同样危险。针对某商品交易系统进行历史资料的测试，其功能就如同试婚。这并不保证婚姻成功，但这是一种绝佳的方式可以增进彼此之间的信心，并避免一些不愉快的意外。透过历史资料的测试，你可以了解该系统的运作程序与限制，这将使你受益良多。针对某商品交易系统进行历史资料的测试，其功能就如同试婚。这并不保证婚姻成功，但这是一种绝佳的方式可以增进彼此之间的信心，并避免一些不愉快的意外。透过历史资料的测试，你可以了解该系统的运作程序与限制，这将使你受益良多。目前而言，除了资金极少的交易员，大多数人在财务上均能够承担电脑与测试软件的花费，人们再也没有借口采用未经测试的观念来从事交易。然而，决定测试某系统，这仅仅是问题的开端。如果你想获得真实的结果，则你必须了解如何进行测试。资料的期间测试者所需面临的第一个重要问题便是，采用何种资料。当然，你用来测试某系统的资料，必须符合该系统将使用于交易的期间。资料的形态在决定采用每天的资料来测试某系统时，测试者对有关资料的决策问题仍未完全解决。历史性测试通常采用的每日资料共有三种：实际的契约资料、永久的契约资料与连续的契约资料。资料的选择会影响测试的程序与测试的结果。测试期间在测试交易系统时，另一项重要的考量因素，便是历史测试期间的长度。Bruce Babcock相信五年是相当不错的测试期间。这应该可以提供颇具代表性的样本，涵盖充分的上升与下降趋势，以及种种的价格波动程度。最近过去的五年，与未来的交易应该仍然有相当的关联。这段期间可以提供足够的时间来产生充分的交易笔数，相对地，它也不是很长的时间，而能够快速地完成测试。为了避免测试发生扭曲的结果，你也必须注意资料在特殊期间内所出现的不正常现象。如果这种价格行为因此而造成特别有利或特别不利的结果，而它们在未来重复发生的机率并不值得重视，则此测试结果便不太具有意义。
采用不同的时间间隔在系统最佳化时，系统内的可变参数愈多，进行愈多的测试来搜寻每一参数的最佳值，则该系统在历史测试中的绩效便愈好。不幸地，当采用最佳化来锁定某系统的最佳历史绩效，你也将因此而减少该系统在未来重复其历史绩效的可能性。防止过度采用最佳化的有效方法，是将历史资料做不同区隔，而分别供最佳化与最后测试使用。在最理想的状况下，你应该利用比较老旧的资料来建立一套良好的系统，然后立即利用最近的资料来测试该系统。采用不同的市场如果你针对一个市场设计一套系统，很容易落入曲线匹配的危险。没有一种神奇的测试方法可以用来测试你的系统规则的曲线匹配程度。确定获利系统没有曲线匹配问题的好方法，就是将它用在不相关的市场作测试。假如它在其它市场也同样可以获利，那么该系统可能就不至于有曲线匹配的现象。它所运作的市场越多越好。假如它在其它市场上不能获利，那就要小心了。这并不是说它一定无效，但的确是一种警讯。交易成本交易的固有成本是交易员在迈向获利途中所难以克服的重大障碍。在评估历史交易绩效时，这些成本经常容易被忽略，相对于一笔成功的交易，交易成本虽然微不足道，但随着时间而逐渐累积，它们就变得相当可观了。当你不断进行交易，而平均获利水准下降，则交易成本就显得非常重要。为了模拟实际的交易状况，每笔交易都必须扣减某种合理的成本。否则，测试便毫无意义。以日资料进行测试的特殊问题以日资料来进行测试时，有两项重要因素会干扰测试的精确性。为了评估历史测试的可信度，你必须了解这些问题，并知道如何用特殊的测试来处理。第一项是为了尽可能确保精确的结果，你应该确定你的电脑程序已经考虑开盘跳空的现象。另一项则更难以处理，它来自价格资料的限制。你虽然知道开盘、最高、最低与收盘价，却不知道它们之间发生的先后次序。对于这个问题，Bruce Babcock提供了两种解决的方法。第一种方法，你可以规定该系统一天仅能进场一次，停损单则至隔天才有效。这种方法的缺点是，在价格波动剧烈的行情中，在你进场的同一天之内，你可能希望出场或建立反向的部位。如果必须等到隔日，你可能无谓地增加亏损或减少获利。另一种方法，是根据高、低价与开、收盘的关系，来推测高、低价发生的先后次序。如果开盘价比较接近最高价，则假定高价先于低价，而在低价发生之后，价格便未再回升至收盘价之上。如果开盘价比较接近低价，则假定低价先于高价，而在高价发生之后，价格便未回挫至收盘价之下。Bruce Babcock认为，这通常是行情发展的方式，这些假定将使测试的结果趋于精确，除非你采用非常近的停损。
评估测试结果犹如对“美”的定义，交易系统的绩效是否成功，取决于观察者的观点。Bruce Babcock描述了最广泛被人们所使用的绩效准则。1.已平仓交易总笔数(Total Number of Closed Trades)长期系统可能出现巨额的帐面获利，这也应该视为该系统的绩效。某些电脑程序会将测试结束后的未平仓净值分别列出。某些程序则会在测试的最后一天。将该仓位做假设式的了结，并将其视为另一笔已平仓交易。两种方法都可以接受。2.获利（或亏损）交易总笔数(Total Number of Profitale(or Losing)trades)交易必须扣除滑移价差与佣金这些固定成本之后，才可以界定其获利。持平的交易应该视为亏损。3.获利交易百分率(Percentage of Profitable Trades)交易员通常都偏爱较高的获利交易百分率。然而，就专业交易员而言，其获利交易百分率经常低于40%。如果你坚持一项较高的获利交易百分率，则你必须接受较大的亏损与较小的获利。这已经违背了期货交易的基本原则：迅速认赔，而让获利持续成长。4.已平仓累积盈亏(Cumulative Closed Profit or Loss)这或许是比较交易系统效率的最普遍指标，但它可能造成误导。某个系统产生了大量的测试笔数，它虽然可以呈现巨额的总获利，但它仍可能不是一套很有效率的系统。因为如果已平仓交易的平均获利很小，则其承担错误的空间便十分有限。5.未平仓净值(Open Equity)测试结束时，交易系统可能仍持有未平仓部位。若是如此，则电脑程序必须比较其进场价格与测试系统最后一天的收盘价格，以计算未平仓净值。如同我们先前所提及的，不可完全将其忽略。6.已平仓交易平均获利(Average Profit Per Closed Trade)已平仓交易平均获利是已平仓累积盈亏，除以已平仓交易总笔数。当评估交易系统之效率，这是Bruce Babcock第一个观察的数据。7.最大亏损金额(Maximun Drawdown)最大亏损金额是在整个测试期间内，利用该系统从事交易所可能发生最糟糕的金额亏损。此项金额与最大连续亏损交易之金额可能相同，也可能不同，因为在发生最大亏损的期间内可以出现获利的交易。最大亏损金额可以根据当天的交易净值与平仓后的结果来计算。后者代表已平仓交易的可能最糟绩效，前者则包括未平仓交易在内，代表交易帐户的可能最糟情况。8.最大连续亏损交易笔数(Greatest Number of Consecutive Losses)一套良好的电脑程序会列出最长的连续亏损。任何系统与方法都有表现欠佳的期间，为了使用该系统，你必须渡过这些困境。此数据以及最大亏损金额，将可以让你了解必须准备承受的痛苦程度。9.获利交易平均利润 (Average Profitable Trade)电脑程序计算获利交易平均利润时，只将获利的交易加总，除以获利交易的总笔数。这项结果可以显示该系统让获利交易继续成长的能力。你必须将它与下一项数据——亏损交易平均损失——做比较。10.亏损交易平均损失(Average Losing Trade)电脑程序计算亏损交易平均利润时，只将亏损的交易加总，除以亏损交易的总笔数。记住，持平的交易通常被视为亏损。这项结果会显示该系统的认赔能力。11.平均利润/平均损失比率(Ratio of Average Win to Average Loss)电脑程序将获利交易平均利润，除以亏损交易平均损失。Bruce Babcock认为，该比率若高于2：1，便称得上是不错的系统，但仍须考虑获利交易百分率。12.获利因子(Profit Factor)获利因子是将获利交易的净利润总额，除以亏损交易的净损失总额。假定其它所有条件不变，Bruce Babcock偏爱获利因子较高的系统。因为亏损可以衡量风险，此数据是以风险来表达获利的另一种方式。
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