交易系统检测
交易系统检测是指利用市场的历史真实统计数据对所设计的交易系统进行全方位的性能检测，并对交易系统的盈利能力、风险控制水平和稳定性等数理统计特性作出评价。
1.交易系统检测目的
交易系统检测的目的主要有两方面:
(1)用以揭示设计中的不足和偏差，进而有利于投资者对自己的交易思想、理念和交易策略进行更深层次的思考，找出薄弱环节以求改进。
(2)提供交易系统的重要统计参数，使投资者能正确地了解交易系统的特性，进而正确地执行交易系统。任何一种交易系统都不是万能的，都有其适用范围和适应程度，因而检验数据对于揭示交易系统的统计特性显得尤为重要。
2.交易系统检测原则
交易系统检测强调两个基本原则:
(1)“接近实战”原则。
交易系统检测必须充分考虑实际市场投资环境中的操作条件，交易系统测试时的条件越接近实战条件，则检验结果就越具有客观性和实际应用的可靠性。由于系统设计者本身的实际操作经验存在很大的差别，所以在不同的系统设计过程中，设计者对市场实际条件的考虑也存在很大差别。经验丰富的设计者会充分考虑实际操作条件，并能在市场条件变化时，预测到该变化对系统表现的影响；而缺乏经验的设计者，往往在系统开发时倾向于选择对自己有利的条件，结果使交易系统的评估带有不同程度的倾向性。
遵循“接近实战”的原则，在系统检验之前应充分考虑以下条件，并将其参数编入相应的检验程序。
①交易成本。主要包括手续费和指令执行差价，这里的指令执行差价是指预期交易价格和实际成交价格的差值。
投资者一般都明白，由于存在交易成本，所以相同的利润空间，交易次数越多，则所获净利越少。进一步讲，投资交易周期越短，单次交易风险越小，但交易成本越高；而交易周期越长，单次交易风险越大，交易成本则越小。因为交易风险和交易成本的这种相互消长的关系，不同的交易系统如何在两者之间寻求动态平衡，会直接影响其运行的质量，因此，交易成本是决定交易系统表现的一个重要条件。
②市场价格运动模式。对于市场价格运动中的各种模式，在系统测试时应引起特别的重视，注意其对交易系统表现的影响。
在实战交易中，不同的交易指令类型(比如市价买入和限价买入)的成交机会是不同的，因而，在实际交易成本之外，还存在交易机会成本。举例来讲，在市场发生转折时，市价买入后能够即时达成交易，则不存在机会成本，但买入价一般较高，而限价买入相对价格较低，但成交机会少，如果买不到，则再次介人时的价格势必比市价买入要高，或者根本就买不到，因而存在机会成本较高的缺点。研究指令类型和成交机会的关系，可以得出下列规律:交易指令越灵活，实际交易成本越高，交易机会成本越低；交易指令越固定，实际交易成本越低，交易机会成本越高。
从上述关系变化可以看出，如果系统设计者有意低估系统的交易成本(假定能够以较优价格成交)以增加系统的表现，则在实际操作过程中，使用者必然会面临较高的交易机会成本。因此，系统测试必须充分考虑指令的类型和成交机会，采取必要的措施，以消除其影响。本着严格要求的思想，测试应遵循“价位最差，时间最差”的原则，此外，还有价格涨跌停板、跳空、回波效应以及突发事件影响等价格运动模式。投资者应结合实战条件进行分析，以便采取措施，及时消除影响。
(2)“全面测试”原则。
所谓“全面测试”，是指测试数据应尽可能地涵盖不同市场、不同时期、不同波动层次(主要指日线、周线和月线)，以全面分析其有效性和适应性。
根据现代混沌理论，市场的运行在本质上呈现出一种典型的分形结构(波浪理论就是对这一根本结构的描述)，因而在不同市场、不同时期、不同波动层次，这种结构都会一再呈现，各种市场模式研究和技术分析的理论根据也在于此。总之，一套设计优良的交易系统，应当能够表现出良好的有效性和适应性。
说到这里，也许有读者会问:“随便选择一段数据进行测试不就可以了吗?”事实并非如此，原因在于市场的运动需要时间，只有经过足够的时间，这种结构模式的各种优点才能显现出来，特别是大尺度的结构。另外，还需要一些特别的市场条件(如各种突发事件)来检验交易系统的风险控制能力，如果测试不够全面的话，很可能造成遗漏。如果(图5-3-5)。
3.交易系统评价
交易系统评价从属于交易系统检测范畴，是交易系统检测的具体化和指标化。交易系统评价就是交易系统的质量评价，就是对所创建的交易系统进行全面的质量评估，以确定所创建的交易系统是否具有盈利能力。交易方案公式化是交易系统初步建成的标志，但并不念味着交易系统已创建成功。这就要求我们必须对初步建成的交易系统进行必要的质量评价，以确定交易系统的优劣。
图5-3-5
交易系统的评价采用历史数据的检验方式，就是用股票的历史数据对交易系统的盈利性和成功率进行相关的计算，从而对一个交易系统是否达到预期目的进行有效的评估。
历史数据检验就是选择筛选出的交易对象，并用它们的历史数据进行检测—这是交易系统质量评价的重要内容。在运用股票的历史数据对交易系统进行质公评价时，均采用实际数据进行计算，这就要求所使用的股票数据必须有较高的准确性，否则检验结果将没有任何价值。
在运用股票历史数据进行交易系统的质量检验时，应注意以下几点:
(1)数据必须完整。数据中问不能出现缺数据、多数据等问题。股票数据应该至少包含4价2量等6个信息。数据应当进行精确除权处理。
(2)除权发生时，股价会产生较大的波动，如果不对数据进行除权处理，会产生大一跌的后果，那么系统检验的结论可能会是完全错误的。准确除权的意思是，当发生分红、送股、配股时，应将除权日前的所有股价进行除法和减法运算，使除权前后的股价不发生跳跃性变动。值得注意的是，某些软件为简单起见，仅对股价做单一的减法或除法运算，导致多年前的股价出现负数，这种对交易系统的检验是绝对不可行的。另外，一般除权仅对价格进行调整，其实除权时应该对成交量和成交额也进行处理。
(3)尽量统计更多的数据。有人认为做短线就采用短期数据进行检验。其实检验数据的时间长短和交易周期没有任何关系，最好选用尽风长的数据进行检测，以得到更多的交易次数，减少统计误差。特别提一下，对于国内股票，互期的数据，山于市场不规范，不应作为统计数据。
(4)统计更多的数据可以从纵向和横向两个方而解决。纵向就是统计时问应当尽量长，横向就是统计的股票应当尽公多(注意不要超出交易对象筛选范围)。交易系统的检验就是假设投入一定数录的资金，当交易系统发出买入信号后，就将全部资金买入该股票；发出卖出信号后，就将全部股票卖出。经过全部测试数据的检验并进行交易后，就得出投资者最后的账面情况。要注意的是，测试数据应计算复利，即后一次交易用的是前一次交易产生的全部利润和本金，另外必须将交易税扣除。
4。交易系统评价项目
交易系统评价就是通过具体的项目来反映交易系统的质量状况(图5-3-6)。
其中具有代表性的项目(参数)有以下几种:
(1)总收益。
总收益是评价一个交易系统鼓主要的参数，任何总收益为负的交易系统均为失败的系统。
(2)去除最大盈利后的总收益。
扣除利润量大的一次交易后的总收益，可以用来检测系统是否过分依赖于单次偶然盈利。若本参数与总收益相差很大，则表明系统的稳定性不够。
图5-3-6
(3)最大连续亏损次数。
该参数是指连续亏损出现的频度，它主要用于风险控制。
(4)盈亏比例(胜率)。
该参数等于盈利次数除以总交易次数。对于追求较多盈利交易的设计，需要注意该参数。
(5)平均盈利与平均亏损之比。
该参数是指每次盈利交易的平均盈利额除以每次亏损交易的平均亏损额。对于捕捉单次大额盈利交易来弥补亏损交易的设计策略来说，需要注意该参数。
(6)风险系数。
该参数是指总收益与最大浮动盈亏的比值，它描述了取得这样的收益需要冒多大的风险。
上述各项目(参数)综合反映了交易系统的质量状况，使用中要深入理解各项目(参数)对交易系统质量评价的影响。
