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交易系统质量评价原则交易系统的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。

完成交易方案公式化是交易系统初步建成的标志，但并不意味着交易系统的创建成功。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。一个劣质的交易系统是没有实战意义的，是不能称之为真正意义的交易系统。

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，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量评价时，均采用实际股票数据进行计算，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，就应注意以下几点：

数据必须完整。

数据中间不能出现缺数据、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。

当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则会产生大跌的效果，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，使得除权前后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，这对交易系统的检验是绝对不行的。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，试想 10 送 10 前后同样的成交量意味着相差一倍的换手。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，其实检验数据时间长度和交易周期没有任何关系，应选用尽量长的数据进行检测，以得到更多的交易次数，减小统计误差。当然，对于国内股票早期的数据，由于市场的不规范，不应作为统计数据。

统计更多的数据可以从纵向和横向两个方面解决。

纵向就是统计时间应当尽量长，横向就是统计的股票应当尽量多（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量的资金，当交易系统发出买入信号后就将全部资金买入该股票，发出卖出信号就将全部股票卖出。经过全部测试数据所产生的交易后，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，另外交易系统每次交易必须将交易税扣除。

图 7-3

交易系统质量评价项目

交易系统的评价是通过具体的项目来反映交易系统的质量状况；其中具有代表性的项目有有以下几种：

总收益

总收益是评价一个交易系统最主要的参数，任何总收益为负的交易系统均为失败系统。

去除最大盈利后的总收益

扣除利润最大的一次交易后的总收益。用以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。

最大连续亏损次数

连续亏损出现的频度，主要用于风险控制。

盈亏比例（胜率）

该参数等于盈利次数 / 总交易次数 ，对于追求较多盈利交易的设计策略需要注意该参数。平均盈利 / 平均亏损每次盈利交易的平均盈利 / 每次亏损交易的平均亏损，对于进行捕捉单次大额盈利交易来弥补亏损交易的设计策略需要注意该参数风险系数

风险系数就是总收益与最大浮动盈亏间的比值，该系数描述了取得这样的收益需要冒多大的风险。

图 7-4

上述各项目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对交易系统质量评价的影响。