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茨瓦格：
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我所要探讨的问题是：就特定系统而言，在过去时间段表现最佳的几组参数值和以随机方式选出的几组参数值，两者在未来的表现是否有优劣之分？前者是否必定优于后者？若非如此，则优化过程即便在理论上完美，充其量也不过是自欺欺人的徒劳之举。
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我在1984年8月的《期货》杂志刊登的一篇文章描述了该试验的细节。我随意选择一套我过去所设计的交易系统以及10个不同市场的组合。我所选择的系统是一套顺势操作的方法。它具有中等程度的绩效。
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我发现，某些未来时间段出现最佳绩效的参数组合，它们在过去时间段也属于表现较佳者。但是，却有更多过去绩效最佳的参数组合，在未来时间段却成为绩效最差的参数组合。同样地，虽然某些过去绩效最差的参数组合，在未来时间段也属于垫底者，但相反的情况也比比皆是。整体而言，该试验并未出现稳定可靠的证据，显示过去绩效最佳与最差的参数组合，在未来时间段能保持其相同的绩效。另外，根据过去数据所选择的几组参数值，其未来的绩效并不优于以随机方式所选择的几组参数值。具有讽刺意味的是，在该试验中，根据过去数据所选择的最差参数值，在未来的实际交易中却明显优于最佳的几组参数值。
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CTCR：
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根据这些结果，你归纳出什么结论？
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茨瓦格：
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通过优化过程来选择参数组合，虽然可能提高某些交易系统的绩效，但优化的潜在价值或许远低于一般所认定的程度。我甚至认为，精密的优化过程可能只是在浪费时间。
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CTCR：
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罗伯特，我们知道你并不赞同杰克的观点。
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巴度：
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是的，我不赞同。在阅读杰克的一系列文章后，我有些恼火。常识告诉我们，搜寻与锁定系统变量最佳值的唯一方法是针对各种不同的历史价格数据，检验和测试这些变量的不同赋值组合之绩效。评估这些测试的结果，我们可以知道哪些组合能产生最多的盈利交易，能够以最低的风险获取最大的利润。这便是优化过程的全部内容——在各种不同的市场与条件下，以不同的参数值组合，用试错的方式来测试特定的交易规则。
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茨瓦格的优化测试是根据非特定的系统。我们甚至不知道其所选择的系统是否是一套有效的系统。毕竟，有盈利能力的交易系统不会自己从天而降。他也没有描述其所使用的测试与优化过程。由于这些内容的缺陷，杰克所说的一切是否有任何建设性的意义就很难判定了。
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显然，他认为某些系统设计者滥用优化过程来发展虚假的优化系统，其唯一目的便是以高价出售无效的系统。这虽然是事实，却无关设计与测试最佳方法以实现交易系统的优化，而是和不道德、欺骗性的营销手段大有干系。然而，这完全是另一个话题，与茨瓦格所打算讨论的内容毫无关联。
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我认为，许多人在阅读茨瓦格的文章之后留下了不正确的印象，认为优化完全是骗子的伎俩。由于他所使用的不特定系统，在不特定且可能不恰当的优化过程中，出现了拙劣的绩效，有人因此认为应该舍弃所有的优化。如果他曾经解释其在交易系统的设计与优化中所使用的适当方法，那么交易大众将因此而受益匪浅。
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茨瓦格：
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罗伯特谈及常识。正如伏尔泰所说的，“常识不等于共识”。首先，我在文章中曾经表示，我所选择的系统即使使用随机的参数组合，在所测试的10个市场中，也有9个市场盈利。但是，这已经不是问题的重点所在。某个系统本身的绩效并不重要，重要的是优化的相对价值。优化所告诉你的是过去交易的最佳参数组合。过去与未来绩效之间的关联性远弱于罗伯特·巴度与其他许多人希望我们相信的程度。他的推理过程或许已带有明显的私利色彩，他不断倡导有关优化之价值的错误观念。
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这些测试结果是特定测试的产物，该测试是根据许多任意选择的输入值来进行的。改变输入值，结果会随之改变（但结论未必改变）。如果时间与耐心许可，那么可以使用不同的系统、测试时间段与市场组合来进行许多其他的测试。然而，依据我个人的经验，我不认为这些测试结果会有任何的明显差异。要点在于这个例子代表一种盲目测试，它随意选择一个典型的顺势操作系统，测试时间段相当长，市场的选择也十分广泛。在这些情况下。事实证明优化不能有效地改善交易绩效，这自然会引起人们对其价值的强烈质疑。但是，无须相信我所说的一切。选择一套你所偏爱的系统，选定一组参数、市场组合与测试时间段，然后重复我的试验。
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我并没有全盘否定优化的价值。无疑它对某些系统是有帮助的。事实上，我的目的是希望系统交易者质疑其功效。因为有太多的人不假思索地认为优化有价值，或至少有意义。他们甚至不会测试这项假定。
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最后，我在《期货》的文章中，确实曾经叙述测试交易系统的适当方法，我非常乐意在此重复。
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CTCR：
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或许我们应该暂时打住这个话题，讨论一个比较广泛的问题：电脑对盈利交易方法的重要性。
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凯利：
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我希望在切换话题之前谈谈我的看法，优化是否有效并不是问题的症结所在。真正的议题是技术分析本身是否有效。事实上，整个争论归根结底仍是随机漫步现象是否成立这个老生常谈的话题。如果市场在本质上纯粹是随机的，则不论是优化、技术分析、基本面分析、直觉或者任何其他分析方法，均无法实现持续盈利。反之，如果市场不完全是随机漫步，则技术分析将会有效。在这种情况下，优化将更为有效。
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举例来说，假定市场并非完全随机，且技术分析是有效的交易方法。进一步假定，你所选择的指标能够与基本周期产生互动。威尔斯·怀尔德的RSI便是完美的例子。他主张使用14天的RSI，因为14天是所有商品周期的平均半周期。但是这并不意味任何商品的半周期都是14。如果某个市场的实际半周期是22天，你却使用14天的RSI，那么会有何结果呢？其表现将不会同样好。关键在于你选择的天数需要足够接近该商品在交易当时的实际半周期长度。决定RSI最佳天数的最有效方法，是针对个别商品进行优化。
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