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胱畲蟮ケ士魉鹬涞谋嚷剩辽僖�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