21.11　从最不理想的测试结果当中获利的模式

最坏的优化模式或测试序列的结果可能也包含有价值的信息。如果损失是单一跌幅所生成的结果，那么这里重要的是要了解反映在每个测试之中的行情是如何下降的。如果一个30天的趋势因出现价格冲击事件而遭受损失，但40天的趋势却可以获利，那么下一次可能会发生一个反向的价格冲击事件。价格冲击在第22章是一个非常重要的概念，而这里，其重要性仅仅是我们要知道，价格冲击不可避免并且它一般都会造成损失。如果以回避价格冲击事件的方式来选择参数的话，那么相关参数与未来无关。

另外，一个永久失效的区间所反映的情境则有所不同。我们可以参考纳斯达克指数交易相关的1991~2011年应用较快捷计算周期的移动平均系统的测试结果，如图21-15所示，任何1~11的计算周期都会产生重大的损失。在以前的趋势和行情噪声的讨论当中，我们知道几乎所有的股指市场的行情都是嘈杂的，并且噪声因子相对于短线趋势而言会生成一定的损失，而我们则可以通过将短期趋势的属性特点应用于长期趋势的入场机制之上的方式来获取收益。

图21-15　较短计算周期项下纳斯达克指数交易相关的移动平均系统的净利润，1991~2011年

从概念上讲，我们预期噪声因子会给大多数使用较快计算周期的顺势交易系统造成损失，从图21-16a中我们可以看到一个典型的变量优化的测试结果，并且其与图21-15非常相似。而当对两条均线进行测试之时，那么在图21-16b当中，我们可以看到一个显示亏损且平均计算周期较短，而另一个则拥有较长的平均收益区间。另外，消除较快趋势劣势的另一个策略是：

·于移动平均线慢线上升且快线下跌时买入；

·慢线下降、快线上升时卖空；

·当慢线下指时平掉多头；

·当慢速均线上指时平掉空头。

图21-16　两用性测试图表

按照上述交易策略，简易型顺势交易系统的性能得以大大的改善。如下表所示，虽然净利润较低，但是其他统计数据的情境要好得多。此外，交易不可由多头方向逆转至空头方向，这样可以提高流动性，从而避免一些意想不到的风险。