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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、不同时间结构的资料。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…l 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