13.最大获利交易(Biggest Profitable Trade)已平仓交易中的最大单笔获利——滑移价差和佣金费用必须考虑在内——亦可表示该系统让获利交易持续成长的能力。长期的系统通常会由少数几笔获利中，获取其大多数的利润，所以知道总获利中有多少百分率是来自于最大的一笔获利交易很重要。这项百分率愈高，则该系统愈没有出差错的空间，因为其绩效取决于单笔交易，而这笔交易未来可能不会出现。14.最大亏损交易(Biggest Losing Trade)改善系统绩效的最佳方法便是从最大亏损交易着手。如果你能够消除或降低这些交易的亏损，则系统的绩效将可明显改善。15.已平仓交易的买进（或卖出）次数(Number of Closed Trades That Were Buys(or Sells))某些电脑程序会显示，买进与卖出的交易百分率。此数值可以用来评估该系统利用市场上升趋势或下降趋势的效率。16.获利多头（或空头）交易百分率(Percentage of Long(or Short) Trade Profitable)电脑程序会将多头与空头交易加以区分，并计算两者各自的获利百分率。这些数值通常反映市场的整体趋势，远大于反映该系统的效率。一般而言，多头交易在多头市场较能成功，空头交易则在空头市场教能成功。17.获利（或亏损）交易之平均持有交易日数(Average Profitable(and Losing) Trade Length in Market Days)电脑程序会将获利与亏损交易加以区分，并计算这两类交易的平均持有天数。一笔交易若于进场当天便平仓出场则计为一天。这些数据可以衡量该系统属于长期或短期。它们也能反映该系统让获利持续成长与迅速认赔的能力。18.滑移价差与佣金成本之总值(Total Slippage and Commissions)电脑程序会将每笔交易所设定的滑移价差与佣金费用，乘以已平仓交易总笔数。为了反映实际的交易状况，全部的交易均需扣除合理的成本。19.保证金报酬率(Return on Margin)某些电脑程序会计算保证金的报酬率。Bruce Babcock的观点认为，这项数据并无太大的意义，因为保证金额时有变动，而且交易员在帐户内的资金通常都会高于最低保证金的额度。如果在相同的市场交易中比较类似的系统，这项数据可以做为判断最有效系统的准则。它代表最有效率，因为它在最少的交易天数中获取利润。20.已平仓交易的绩效比率(Effectiveness Ratio for Closed Trades)这是整体交易表现的特殊衡量指标。有关于系统的绩效，虽然每个人都有其自身的标准，但绩效比率是一项有效的工具，如果你采用电脑进行最佳化，你可以通过这项比率，迅速锁定一组表现最佳的参数值。21.包含未平仓净值的绩效比率(Effectiveness Ratio with Open Equity)测试结束时，如果存在大额的未平仓净值——不论是赢、是亏——则已平仓交易的绩效比率对系统的表现会有低估或高估的现象。在这种情况下，电脑程序所列出的历史绩效报告应该包含此项数据。虽然有许多不同的绩效准则必须考虑，但当我们以相同的时间与相同的市场进行测试时，重要的准则之间都存在着一种高度的相关性。每笔交易平均获利最高的那些系统，其获利因子通常也最高，而最大亏损金额则最低。重要的是，你必须依据你认为重要的准则来评估交易系统。因为利用系统来进行交易的是你本人。当系统呈现亏损，而在情绪上承受起伏压力的也是你本人。你必须对于系统的获利能力具有信心。如果缺乏信心，系统发生亏损时，你将不能够继续利用它来从事交易。
最佳化对商品交易系统的设计者而言，没有任何议题会比最佳化来得更重要。它是以历史资料与各种不同的参数组合来测试交易系统，以此来锁定一组最佳的参数值，提升系统的绩效。个人电脑的普及化使这种过程得以进行地相当快速与精确。然而，有关最佳化的价值究竟如何，则引起该领域内专家的激烈辩论。Bruce Babcock转载了六位不同背景的专家对这项主题的激烈讨论。我赞同Jack Schwager的观点，对某些交易系统而言，以最佳化来挑选参数组合虽然可以提升系统的绩效，但由于过去与未来绩效之间的关联性远较许多人相信的程度低，最佳化的潜在价值或许远低于一般所认定的程度。精密的最佳化可能只是浪费时间而已。此外，Thomas Hoffman根据统计学上的观念提出显著水准(significance level)，来判断由过去资料所产生的模拟结果与未来的实际交易绩效之间的相关性也很有新意。根据Thomas Hoffman的定义，所谓显著水准，是指绩效不会因为纯粹的巧合而复制的机率。它有两项参数：第一项参数是衡量系统的实际绩效；第二项参数是自由度的数目。显著水准水准能表现交易系统掌握市场中非随机、恒久不变的特质。显著水准很高，这意味采用该方法而在未来获利的机会很高。虽然我对Hoffman阐述的一些统计学概念没有做深入的研究，但他结论中的一个观点很吸引我，——自由度的数目很重要，因为它可以突显系统的曲线匹配(curve-fitted)性质。拥有许多规则、参数与例外的系统，对于过去的资料，通常都能够运作良好，但应用于未来的实际交易时，却经常会失败。所以构建交易系统的规则要尽量简单，这就是KISS原则。而对于Robert Pardo、Steven Kille这类设计和销售交易软件的人的观点，我们就要谨慎看待了。正如Jack Schwager所说，他们的思路或许已经受到其明显的私利所误导，不断倡导有关最佳化价值的错误观念。对于最佳化，Bruce Babcock最后提出了自己的看法，他认为在发展一套系统时，某种程度的最佳化是不可避免的，但设计者如果希望系统在未来能够有过去的表现，则他必须谨慎地处理。为了避免过度的曲线匹配，谨慎的系统发展者必须遵守下列部分或全部的建议：1）可供最佳化的规则在数量上必须有所节制；2）在最佳化过程中，应该选择参数值的区间，而不是最佳的参数值；3）尽量增加测试中已平仓的交易笔数；4）在许多市场中来进行同一组参数的测试；5）最佳化系统的测试期间不可与进行最佳化过程的期间相互重叠。系统推销的简史任何活动一旦涉及庞大的金额，其中必有欺诈行为。期货业也不例外。在期货圈内，或许没有任何领域像系统推销这般充满鱼目混珠的情况。每个有效的骗局均涉及受害者，通常是通过不诚实的手段进行。受害者或是全然地愚蠢、或是想赚取不劳之财。商品交易员之所以会成为系统推销者的牺牲品，是因为他们希望买进印钞机。他们甚至希望因此而能够无忧无虑地退休。相比于其他任何轻松赚钱的行业，商品交易并不特别简单。当然仍有许多诚实的交易系统推销员，他们混在机会主义者与纯骗徒之中。由于他们全然不了解历史测试与未来绩效的关系，许多诚实的推销员因此而做出不实的宣称，并贩卖无效的产品。他们并不是骗子，他们只是不了解而已。Bruce Babcock书中着重提到两位在商品系统的推销领域内的暗淡群星的名星：Larry Williams与Welles Wilder。典型的系统推销员并不会亲自交易其系统，但Larry Williams有所不同，他本人在多年来始终是一位活跃的交易员。Larry Williams说：“我是一位很好的系统设计者，也是一位极佳的系统追随者，因此我能够赚钱。这是我不断温故知新的古老教训。我必须遵循系统的指示。我也获得了明确的知识——系统确实有效。”Larry Williams采用的概念并无特殊之处，你可以由商品交易的书籍学习这些概念。但拥有一套致胜的交易系统，并不保证你可以透过它来获利。关键在于你要能愿意和能够连续地遵循系统的规则，即使系统在亏损期内。相对于对Larry Williams的正面评价，Bruce Babcock对于Welles Wilder的评价可谓天差地别。原因是Welles Wilder本人从来没有展现过任何的交易能力。除了对《技术交易系统的新概念》作了肯定的评价，认为在该书中Welles Wilde提出了许多有价值的概念和方法，Bruce Babcock猛烈批评了Welles Wilder后来的所作所为，特别是Welles Wilde在推销商品系统的颠峰之作——“三角洲”和《亚当理论》。（为此，Welles Wilde作出了反击。William Gallacher在《稳操胜算》中称这场论战为“狗咬狗”）若干著名方法的绩效——参考架构为了讨论各种交易系统方法的实际表现，必须建立一套标准的评估标准。另外，在你能够判断交易系统与方法的有效性之前，你需要一套参考架构，界定何谓良好的绩效。
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