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CTCR：
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让我们回到基本问题上，就当今的商品交易者而言，电脑有何重要性？
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巴度：
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若要针对各种市场与行情严格测试某交易构想或系统，电脑实为不可或缺的工具。电脑最有价值的功能之一，便是在以实际资金承担风险之前，能够精确地评估交易的概念。相对于以实际资金在交易场内测试未经证实的观念，电脑模拟测试在金钱与时间上都比较节省，心理负担也比较轻。许多美妙的交易构想在冷酷无情的电脑测试下纷纷瓦解。
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如果没有电脑设备，则根本无法维护与跟踪最新一代交易模型。不久之后，交易者如果不具有个人电脑与尖端的交易模型，将没有能力在市场中参与竞争。
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CTCR：
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罗伯特，你支持优化的理由何在？
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巴度：
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任何根据历史数据进行的纸上交易都是一次简单的优化过程。它针对实际市场状况模拟或测试预定的行为。你必须在事先所有你打算参与交易的市场中测试你的系统。你如果把这种测试更进一步，或许会发现，稍微更改系统内的某项数值，绩效会大幅改善——增加净利润、改善盈/亏比率或降低最大亏损。如果你以某数值区间测试系统的可变参数，则可以决定一组特定参数值能够让系统以最有效的方式运作。另外，如果你在不同的商品中以某数值区间进行测试，会发现不同市场需要不同的参数值以产生最佳的绩效。更进一步，你可以将此程序运用于不同的历史时间段，并观察系统绩效在不同行情状况下会如何变化。
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有关优化的真正问题在于：
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①如何提高我们的能力，以决定系统可变参数的最佳值？②优化过程与策略及系统的发展有何关系？在电脑日渐普及的情况下，这一问题尤为重要。③优化过程可以运用哪些客观、可验证并彼此相容的测试方法，使我们能够找到某种标准化做法？④在评估一套交易系统时，优化交易系统绩效报告需要使用哪些类型的标准与测试呢？
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不论人们是否相信优化，我都会继续优化“波段交易者”的各种模型。而我也会让我的优化模型继续盈利。我甚至将研发功能更强大的电脑程序与可优化系统，并继续把“波段交易者”销售给满意的客户，他们将会因此而得到满意的盈利。
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CTCR：
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在广告之前，罗伯特曾经提及测试的标准。这引出了如何判定一套系统是否表现良好的问题。
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桑曼：
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当测试时间段的长度超过几个月，你立即会遇到期货合约到期的困扰。路易斯·门德尔松（Louis Mendelsohn）设计与销售“获利了结者”软件程序，他在软件中便解决了此问题。他给出了如下解释：“缺乏换月移仓能力是交易系统软件最明显的局限性之一。以实际合约价格进行测试的交易者，他仅能使用以单一合约为基础所设计的模型，某测试也仅能够局限于一段较短时间（例如30~90天），于是交易笔数过少，涵盖的市场状况不够丰富，故而无法发展出稳定的模型。虽然更广泛的测试效果更好，但这通常都仅能使用永续合约或到期日较长的实际合约。以后者而言，结果仍是不稳定的模型，因为在合约进行交易的最初几个月中，成交量与未平仓量都太低，这会扭曲价格行为。
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比方说，如果你希望开发一套模型来交易1986年3月的长期国债。那么将该模型基于回溯到1985年3月的1986年3月合约数据就是不正确的，因为交易者在1985年11月之前几乎不会交易该合约。他们会按次序交易1985年3月、1985年6月、1985年9月、1985年12月与1986年3月的合约，并在每种合约到期前移仓。如果你希望设计稳定且能够盈利的模型，那么你的历史测试程序必须反映真实的交易情况。
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在“获利了结者”的早期发展阶段，我在历史模拟程序内设定了一项自动换月移仓的功能，并因此而解决合约到期的问题。使用者在测试时，可以选择使用永续合约或时间段长达520天的单一合约。或者，他也可以测试任何数量的实际合约，它们在到期前会自动向前移仓——犹如交易者在真实交易中的做法。
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CTCR：
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罗伯特，你的公司提供永续合约，它们会自动解决换月移仓的问题，犹如股票价格永远不会到期。
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培累提厄：
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永续合约的价格使用未来某时点前后两份远月合约的加权平均值，它们可以避免合约即将到期时的各种扭曲以及市场临近交收期时的大幅波动。
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“商品系统公司”鼓励人们使用永续合约评估市场，其理由之一是它们可以消除分析上的两种扭曲现象——利率与持仓成本。因为永续合约是锁定未来固定时间段的市场（例如，91天），它可以部分消除利率与持仓成本的影响，而这些影响在合约即将到期的几个月中，会导致行情加速或减速变化。使用实际合约数据进行模拟，在高利率时间段会有偏颇的倾向，差异可能高达5~6个百分点。就利率变动所产生的效果而言，高利率时间段可能优于低利率时间段，因此你可能并不是在模拟你所研究的市场。你所模拟的对象极可能是利率与持仓成本，而它们是美国经济的构成部分。
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茨瓦格：
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我同意，永续合约对于测试交易系统有所助益，但我更偏爱使用连续性期货价格。我在书中曾经叙述其构建方法。你使用最近月份的期货价格，随后根据每个移仓日的当时价格来做调整。这有几项优点：第一，它会反映持仓成本随着时间而消失的净值变化；第二，它可以精确地跟踪反映交易头寸的净值变化；第三，你可以使用相同的数据序列计算交易信号与净值的变化。
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