21.10　两类交易系统测试结果的比较方式

我们应该以最简单的方法来理解相关的测试——最好是使用范例情境说明。这里使用1997年1月～2003年12月日纳斯达克100的指数数据，从而比较两个顺势交易系统的次数结果：一个基于移动平均线，另一个基于线性回归的斜率，进而确定其中哪个是最好的，同时，相关的计算方法可以在第7章中找到。在两种情况下，系统会生成一个买入信号和卖出信号，而且趋势线或斜率线会分别曲折地上升或下降。这里没有其他交易规则。表21-2显示了10~250天的计算周期、步长间隔为10天的测试结果。另外，交易成本为125美元，用于支付每笔交易的佣金和点差。

哪个系统更好

我们首先要注意的是：大多数测试结果是有利可图的，这可以在表21-2的净利润（第2列）和利润因子（第三列）中发现。良好测试的高百分比值证明市场行情具有趋势性的基本前提。如果你想要赚钱，我们应该期望所有的基本顺势交易系统（诸如均线、回归模式以及摆荡指标）都是有利可图的，因为它们或多或少地受益于同样的价格波动情境。图21-12展示了一个具有很好相似度的范例情境，在短期之内，两种方法都因交易太快而付出了很大的佣金，我们会在最右端密切地追迹它们的走势。

图21-12　纳斯达克指数行情顺势相关的移动平均系统和斜率系统的净利润，1997~2003年

下一个有趣的统计是交易次数，这需要经过6年的检验，所以如果交易数量每年少于一次，那么一些投资者可能认为它不是“主动型的”。两个系统的交易数量所在列会有序地下降，直到8，然后，其似乎就停止了。此外，利润因子（PFact）在190均线期和140消退期内呈上升态势。因为TradeStation平台只有计收的利润，而不是利润的日间变化值，所以测试结果会被夸大，应用基于日间价格信息比率的方式将会使相关情境变得更加均匀一些。

我们试图只观察移动平均系统于180处和回归斜率于130处所得到一个更好的图片来比较相应的性能且将交易的次数联系在一起，如此，则会给我们提供一个想法，即每个趋势指标都有其敏感性。你应该注意到：回归模式项下的交易次数的下降速度更快。图21-13a和图21-13b对每种方法的交易次数和相应的利润因子进行了比较，在图21-13a中，移动平均系统项下的交易次数于初始时刻会更多（参看左端刻度），其比图21-13b中斜率模式项下交易次数的下降速度要低，而这两种方法当期的时间跨度属于相同的范围，其中移动平均系统的测试结果则更加有序。

那么，哪一个是更好的交易系统呢？移动平均系统在150日周期和32次交易的位置处利润最高。斜率法的峰值所对应的周期是200日、交易次数只有2笔，在我们有限的测试范围内，其最长的计算周期达到130日且利润较低、交易较少。也许更重要的是：我们所考虑的更小且更现实的范围是移动平均系统的损益比率均值为2.62，斜率系统的是2.30。因为我们不知道哪个趋势的速度在未来是最好的，所以更强大的系统将在给定的、合理的测试范围内具有最高的损益比率均值，而绩效检测的衰减过程则如前所述。

表21-2　纳斯达克指数行情顺势相关之交易系统的检验比较模式

图　21-13

应用正确的交易成本

交易成本对短期交易有显著影响。更快捷的交易方式具有较小的实际损失和较多的交易次数优势。我们对一个多次交易且表现良好的系统的未来表现是有信心的。而在过去10年中只有两次交易的系统可能会显示较高的历史利润，但其具有高风险，同时也缺少样本。

不过，短线交易也存在消极的一面，其是一种与下跌行情和整体交易成本相对抗的模式。有时，价格波动如此之快以至于你完全错过了交易；此外，快线模式项下大多数的利润均生成于交易的初期，其需要很好把握入场的契机。我们应用1991~2011年纳斯达克期货的行情，使用一个简单的移动平均方法进行测试，测试时使用无成本模式，然后以50美元、100美元和150美元为多空双方设置总成本，相应结果则如图21-14所示。没有成本的、计算周期超过15天的大部分测试是有利可图的，随着成本的增加，利润区间越来越窄。同时，我们将计算周期限于45天和75天左右，而许多45天以上的行情测试是可以盈利的，此外纳斯达克指数不是最好的顺势交易市场。

图21-14　净利润与不同交易成本模式的比较情境，其适用于纳斯达克指数交易相关的移动平均系统（1991~2011年）

上述这个简单的演练模式的启迪是，从实际出发，相关交易必须包含成本，但是，成本过高则会使一切情境似乎都变成了损失。现实性的成本是必要的。