21.1　预期模式

所谓期望值是系统开发的重要组成部分，其是指你必须提前制订一个计划，而当你看到测试结果时，则必须认识到它的重要性。

所谓测试应该是你的想法的验证过程：首先，这里需要你在一个明确的计划中定义相关的设想，同时，确定它是否应该以小时、天或周的时间间隔而运行。另外，你应该知道相关方法的相对风险以及盈利交易所占的百分比值。如果测试结果证实了你的想法，那么你就可以对相关方案充满信心。如果测试结果与预期情境不同，那你就能知道系统出错了。因此，没有预期就没有办法验证或确认系统的效应，所以，如果你无差别地测试各种组合的技术指标，那你就无法知道系统是否已经找到了一个好方案，或者相关测试结果是不是过度拟合的产物。前述相应的测试是为了在风险和收益中寻求一种平衡状态，而不是去发明一种交易策略。

设定交易目标、对美国的成功交易进行相应的考量

在测试开始之前，我们必须认真执行一些步骤，这些步骤比实际测试更重要，其要求你必须决定：你要寻找什么，以及如何使用相关的测试结果；其中，正确的定义方法最终会使系统具有现实意义和预测功能，而错误定义将使测试结果看起来成功，但在实际交易当中会失去指导意义。

首先，我们需要定义测试目标。那么，什么样的测试结果或统计数据才能显示相应的测试是成功的呢？其可能生成最高的利润吗？同时，它可以显示交易频率、平均利润以及平均损失率吗？测试软件会给你一个选择模式，但是，其不允许将前述这些项目组合在一起；或者，最有可能的情境是，其会生成一个令你满意的组合模式。例如，如果你使用最大利润作为性能标准，那么由此而产生的系统可能有一个或两个大的利润，同时伴随很大数量的小额损失。而从能源战略中我们可以看到：油价于2008年6月涨至150美元/桶；或者，从1985年到2005年，黄金价格则连续20年呈现下挫趋势，而当其价格接近每盎司2000美元时，那些情境又都被忘记了。当观察总的行情表现时，我们发现在20世纪90年代后期，股市高峰期的特殊利润可以压倒整个测试的结果，使之看起来是可接受的。然而，那是过去的市场利润，不代表目前的市场，相关的交易策略放到现在则可能不会盈利。接下来，本章将着眼于成功的但衰减的市场行情的表现形式。

没有所谓的正确方式可以保证交易的成功，业界所青睐的是夏普比率或简单的信息比率（无风险回报率），其公式为：

上式和其他一般性能的测量方法可以在第23章中找到。在本章接下来的部分，第21.9.3节则解析了许多可以用来确定相对成功的交易方法的组织结构问题。所有交易者都想知道如何确定最大的损失，而不仅仅是概率；其间，日内（短线）交易者想了解的是平均每股收益或每笔期货合约的利润，从而知晓交易成本，以及相应点差对测试结果所生成的影响度。