最佳化我們在處理數學式交易系統複雜的内容時，總會發現許多可變參數。唯一能夠讓你提升交易系統績效的方法，就是利用歷史價格對系統進行測試，並且以不同的參數值探求結果。適度地將系統最佳化是必要的。但是如果過度最佳化，你的交易系統將是一套高度曲線匹配型的系統，這將使該套系統未來績效的可信度降低。我們對系統進行歷史價格測試時，必須牢記自己的目標是什麼。我們的目標並不是要建立一套在過去操作績效最佳的系統。我們想要創造的系統是能在未來產生最大獲利的系統。未來才是你能賺到實際財富的競技場。大多數交易員不知道，在歷史價格測試中能獲利的交易系統，與能在未來實際交易中獲利系統之間的差異。商品交易方法的測試商品交易員有兩種極端的類型。有些人不對其新寵的技巧進行歷史資料的測試，以確認該技巧過去所具有的效力。他們對於該技巧信心十足，僅僅因為它源自某權威人士，或因為它曾經在某些走勢圖形中發揮了相當的功能。另一極端形態的交易員，認為過去有傑出表現的技巧，在未來也想必能夠帶來利潤。依據他們的想法，某技巧的過去績效愈佳，則用之於實際交易時，它搏取豐厚利潤的機會也愈大。就你的荷包而言，這兩種觀點都同樣危險。針對某商品交易系統進行歷史資料的測試，其功能就如同試婚。這並不保證婚姻成功，但這是一種絕佳的方式可以增進彼此之間的信心，並避免一些不愉快的意外。透過歷史資料的測試，你可以了解該系統的運作程序與限制，這將使你受益良多。針對某商品交易系統進行歷史資料的測試，其功能就如同試婚。這並不保證婚姻成功，但這是一種絕佳的方式可以增進彼此之間的信心，並避免一些不愉快的意外。透過歷史資料的測試，你可以了解該系統的運作程序與限制，這將使你受益良多。目前而言，除了資金極少的交易員，大多數人在財務上均能夠承擔電腦與測試軟件的花費，人們再也沒有借口採用未經測試的觀念來從事交易。然而，決定測試某系統，這僅僅是問題的開端。如果你想獲得真實的結果，則你必須了解如何進行測試。資料的期間測試者所需面臨的第一個重要問題便是，採用何種資料。當然，你用來測試某系統的資料，必須符合該系統將使用於交易的期間。資料的形態在決定採用每天的資料來測試某系統時，測試者對有關資料的決策問題仍未完全解決。歷史性測試通常採用的每日資料共有三種：實際的契約資料、永久的契約資料與連續的契約資料。資料的選擇會影響測試的程序與測試的結果。測試期間在測試交易系統時，另一項重要的考量因素，便是歷史測試期間的長度。Bruce Babcock相信五年是相當不錯的測試期間。這應該可以提供頗具代表性的樣本，涵蓋充分的上升與下降趨勢，以及種種的價格波動程度。最近過去的五年，與未來的交易應該仍然有相當的關聯。這段期間可以提供足夠的時間來產生充分的交易筆數，相對地，它也不是很長的時間，而能夠快速地完成測試。為了避免測試發生扭曲的結果，你也必須註意資料在特殊期間内所出現的不正常現象。如果這種價格行為因此而造成特別有利或特別不利的結果，而它們在未來重複發生的機率並不值得重視，則此測試結果便不太具有意義。
採用不同的時間間隔在系統最佳化時，系統内的可變參數愈多，進行愈多的測試來搜尋每一參數的最佳值，則該系統在歷史測試中的績效便愈好。不幸地，當採用最佳化來鎖定某系統的最佳歷史績效，你也將因此而減少該系統在未來重複其歷史績效的可能性。防止過度採用最佳化的有效方法，是將歷史資料做不同區隔，而分別供最佳化與最後測試使用。在最理想的狀況下，你應該利用比較老舊的資料來建立一套良好的系統，然後立即利用最近的資料來測試該系統。採用不同的市場如果你針對一個市場設計一套系統，很容易落入曲線匹配的危險。沒有一種神奇的測試方法可以用來測試你的系統規則的曲線匹配程度。確定獲利系統沒有曲線匹配問題的好方法，就是將它用在不相關的市場作測試。假如它在其它市場也同樣可以獲利，那麼該系統可能就不至於有曲線匹配的現象。它所運作的市場越多越好。假如它在其它市場上不能獲利，那就要小心了。這並不是說它一定無效，但的確是一種警訊。交易成本交易的固有成本是交易員在邁向獲利途中所難以克服的重大障礙。在評估歷史交易績效時，這些成本經常容易被忽略，相對於一筆成功的交易，交易成本雖然微不足道，但隨著時間而逐漸累積，它們就變得相當可觀了。當你不斷進行交易，而平均獲利水準下降，則交易成本就顯得非常重要。為了模擬實際的交易狀況，每筆交易都必須扣減某種合理的成本。否則，測試便毫無意義。以日資料進行測試的特殊問題以日資料來進行測試時，有兩項重要因素會幹擾測試的精確性。為了評估歷史測試的可信度，你必須了解這些問題，並知道如何用特殊的測試來處理。第一項是為了盡可能確保精確的結果，你應該確定你的電腦程序已經考慮開盤跳空的現象。另一項則更難以處理，它來自價格資料的限制。你雖然知道開盤、最高、最低與收盤價，卻不知道它們之間發生的先後次序。對於這個問題，Bruce Babcock提供了兩種解決的方法。第一種方法，你可以規定該系統一天僅能進場一次，停損單則至隔天才有效。這種方法的缺點是，在價格波動劇烈的行情中，在你進場的同一天之内，你可能希望出場或建立反向的部位。如果必須等到隔日，你可能無謂地增加虧損或減少獲利。另一種方法，是根據高、低價與開、收盤的關系，來推測高、低價發生的先後次序。如果開盤價比較接近最高價，則假定高價先於低價，而在低價發生之後，價格便未再回升至收盤價之上。如果開盤價比較接近低價，則假定低價先於高價，而在高價發生之後，價格便未回挫至收盤價之下。Bruce Babcock認為，這通常是行情發展的方式，這些假定將使測試的結果趨於精確，除非你採用非常近的停損。
評估測試結果猶如對“美”的定義，交易系統的績效是否成功，取決於觀察者的觀點。Bruce Babcock描述了最廣泛被人們所使用的績效準則。1.已平倉交易總筆數(Total Number of Closed Trades)長期系統可能出現巨額的帳面獲利，這也應該視為該系統的績效。某些電腦程序會將測試結束後的未平倉淨值分別列出。某些程序則會在測試的最後一天。將該倉位做假設式的了結，並將其視為另一筆已平倉交易。兩種方法都可以接受。2.獲利（或虧損）交易總筆數(Total Number of Profitale(or Losing)trades)交易必須扣除滑移價差與佣金這些固定成本之後，才可以界定其獲利。持平的交易應該視為虧損。3.獲利交易百分率(Percentage of Profitable Trades)交易員通常都偏愛較高的獲利交易百分率。然而，就專業交易員而言，其獲利交易百分率經常低於40%。如果你堅持一項較高的獲利交易百分率，則你必須接受較大的虧損與較小的獲利。這已經違背了期貨交易的基本原則：迅速認賠，而讓獲利持續成長。4.已平倉累積盈虧(Cumulative Closed Profit or Loss)這或許是比較交易系統效率的最普遍指標，但它可能造成誤導。某個系統產生了大量的測試筆數，它雖然可以呈現巨額的總獲利，但它仍可能不是一套很有效率的系統。因為如果已平倉交易的平均獲利很小，則其承擔錯誤的空間便十分有限。5.未平倉淨值(Open Equity)測試結束時，交易系統可能仍持有未平倉部位。若是如此，則電腦程序必須比較其進場價格與測試系統最後一天的收盤價格，以計算未平倉淨值。如同我們先前所提及的，不可完全將其忽略。6.已平倉交易平均獲利(Average Profit Per Closed Trade)已平倉交易平均獲利是已平倉累積盈虧，除以已平倉交易總筆數。當評估交易系統之效率，這是Bruce Babcock第一個觀察的數據。7.最大虧損金額(Maximun Drawdown)最大虧損金額是在整個測試期間内，利用該系統從事交易所可能發生最糟糕的金額虧損。此項金額與最大連續虧損交易之金額可能相同，也可能不同，因為在發生最大虧損的期間内可以出現獲利的交易。最大虧損金額可以根據當天的交易淨值與平倉後的結果來計算。後者代表已平倉交易的可能最糟績效，前者則包括未平倉交易在内，代表交易帳戶的可能最糟情況。8.最大連續虧損交易筆數(Greatest Number of Consecutive Losses)一套良好的電腦程序會列出最長的連續虧損。任何系統與方法都有表現欠佳的期間，為了使用該系統，你必須渡過這些困境。此數據以及最大虧損金額，將可以讓你了解必須準備承受的痛苦程度。9.獲利交易平均利潤 (Average Profitable Trade)電腦程序計算獲利交易平均利潤時，只將獲利的交易加總，除以獲利交易的總筆數。這項結果可以顯示該系統讓獲利交易繼續成長的能力。你必須將它與下一項數據——虧損交易平均損失——做比較。10.虧損交易平均損失(Average Losing Trade)電腦程序計算虧損交易平均利潤時，只將虧損的交易加總，除以虧損交易的總筆數。記住，持平的交易通常被視為虧損。這項結果會顯示該系統的認賠能力。11.平均利潤/平均損失比率(Ratio of Average Win to Average Loss)電腦程序將獲利交易平均利潤，除以虧損交易平均損失。Bruce Babcock認為，該比率若高於2：1，便稱得上是不錯的系統，但仍須考慮獲利交易百分率。12.獲利因子(Profit Factor)獲利因子是將獲利交易的淨利潤總額，除以虧損交易的淨損失總額。假定其它所有條件不變，Bruce Babcock偏愛獲利因子較高的系統。因為虧損可以衡量風險，此數據是以風險來表達獲利的另一種方式。
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