一个交易系统需要经过几年的考验才算成功的交易

系统，盈利需要几年才算稳定?

  我认为研发一个好的交易系统需要从三方面考虑:

交易系统规则符合盈利的客观规律

这也是建立交易系统的一个基本要求，交易系统中

的每个规则，都能逻辑自洽，确保进出场规则可以

符合「截短亏损，让利润奔跑」的技术分析宗旨，

确保头寸规则可以符合“在亏损时减少仓位，在盈

利时增加仓位"的资金管理宗旨等等，这是第一

步，从理论上让自己的系统达到符合盈利的客观要

求。

  交易系统遍历历史数据

一个不知根知底的男人无法托付终身，同样一个没

有经历过足量历史数据遍历的系统无法用于实盘交

易。一个理论上可以获利的系统，因为某些自己没

有考虑到的因素，结果可能是负期望的，所以用历

史数据滚动测试是开发交易系统必备的一个环节。

我们将用复盘软件进行测试(如果你可以把系统程

序化的话则更加简单)，

  这里面有几个要点:

以交易周期为基准点，提供足够的历史数据和交易

数据，确保样本数据的有效性。

对同一个系统进行多周期测试，举例来说，如果一

个系统在H1周期上可以获利，但是在H4周期上不

可获利，说明这个系统是非常值得怀疑的，在H1

周期上的获利可能并不能代表系统盈利的本质性

换句话说，优势不显著。

对同一个系统进行多市场测试，每个市场都有自己

的特性，这个不假，在一个市场中获利颇丰可能在

另外一个市场并不是如此，但是如果差距太大，说

明这个系统也是非常值得怀疑的，一个好系统，微

调规则后，就能适应不同的市场。

历史测试可以帮助我们在实盘之前考量一个系统的

能力性、可靠性、可用性，同时在系统设计中，通

过一系列数据统计，帮助我们对系统的改进提供方

向性和指导性。

一次完整的历史测试有三个阶段(以现在2022年

为例):

1根据陈旧历史数据测试(2010年至2017年历

史数据)内推设计出系统原型

2.根据较新的历史数据测试(2019-2021年数

据)验证系统原型的绩效

3.根据未来的数据测试(2023年数据)外推系统

绩效

三个阶段互为循环，只有通过内推和外推验证的系

统，才是可以作为实盘操作的系统。

  系统测试的重要参考数据:

1.不盈利，负盈利的系统是不能采用的。

2.交易次数，交易次数过少的系统不具备样本意

义，对未来的指示性很低，较少的交易次数也可能

源于曲线拟合下的强过滤，交易次数的提高有三个

方向:减少过滤(特别是那些因系统无法解释数据

而强加上去的过滤)、使用较小的时间框架、交易

多个市场，同时我们要警惕交易次数过高的非理性

频繁交易行为。

3.胜率，胜率过大的系统往往采用了“让亏损奔

跑，截断利润”的策略，或者系统对亏损交易进行

了强过滤，属于曲线拟合，胜率过小的系统往往缺

乏稳定性，胜率的增加有三个方向:顺势，止损放

在阻力支撑等较难突破的点位，剔除一般的交易点

位。

  4.平均盈利和平均亏损，盈亏比，盈亏比过小的

系统一般是负期望的，盈亏比过大的系统的盈利往

往来源于寥寥几笔大盈利，这是需要我们重视的，

这样的系统有极高的心态素质要求，其次，这样的

系统常常缺乏稳定性，从理论上来讲，我们可以通

过一次巨大盈利冲销多次小幅亏损，但实践表明，

中等的胜率和中等的盈亏比的系统，更加具有统计

意义上的稳定性，换句话说，这样的系统更加优

秀，增加盈亏比通常有两个方法:让盈利的头寸盈

利更多(让利润奔跑)，让亏损的头寸亏损更少

(截断亏损)。

5.最大连续亏损(盈利)次数(额度)，如果实

盘连续亏损次数小于测试，我们应该坚定不移执行

策略，如果实盘连续亏损次数大于测试，我们应该

警惕系统失效(假性失效)和市场变化的可能性。

6.最大盈利和最大亏损，如果最大盈利和平均盈

利相差太大，则应该剔除这次最大盈利，一般不具

备再现的可能性，如果最大亏损和平均亏损相差太

大，则应重新考量资金管理策略对风险的抵抗能

力，一般来说，单比最大亏损不能超过资金的

6%。

  7.最大回撤，历史数据测试会低估最大回撤，如

果最大回撤过大，系统也是不稳定的，对心态要求

极高，是不推荐的。

健康的资金曲线

健康的资金曲线，犹如一次价格上升趋势，在上升

的过程中，虽然有回调，但是回调都不是很大，在

回调后能突破新高，最大回撤、最大回撤恢复时间

均能控制在历史数据范围内。

这样健康的资金曲线，能持续N时间，我们就可以

姑且认为自己可以稳定盈利了，N参数与交易频

率、系统正期望反馈时间有关，比如一个15分钟

交易系统，平均每天交易3次，系统正期望反馈时

间在1个月，那么N取值在半年，一个H4交易系

统，平均每月交易10次，系统正期望反馈时间在3个月，那么N取值在一年半。