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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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CTCR：
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让我们讨论如何衡量系统的绩效。罗伯特，就由你开始吧。
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巴度：
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主要的考虑是净盈利。但是你必须用对应的潜在风险考虑净盈利，这是你在赚取净盈利时所需付出的代价。我以最大资金回撤（一连串不利交易所造成的最大损失金额）来衡量潜在风险。
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风险/报酬比率（risk/reward ratio）是评估模型的另一项关键概念。在计算风险/报酬比率时，我是以净盈利除以最大资金回撤。这项比率越高，则该模型的“风险–绩效”之表现便越佳。
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绩效考虑的另一项要素是单笔交易平均盈利。非常明显，平均盈利金额越高，该模型的业绩便越好。因为你在每笔交易中都会面临亏损的风险，达到相同盈利所需进行的交易笔数越少，则该模型的绩效越佳。
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优化过程也涉及某些类似如稳定性与可移动性的评估因素。稳定性是在变数值区间中模型绩效所呈现的连贯性。可移动性则是在不同历史时间段，模型绩效所呈现的可靠性。
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评估交易在时间与金额上的前后一致性也很重要。如果模型出现几笔特殊的盈亏交易，尤其是在测试时间段开始或结束时，则你必须避开这类模型。你必须了解不寻常巨额盈亏对于整体绩效所造成的影响。
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避免这类不规则影响的最单纯方法，便是以不同的历史时间段检验交易模型的绩效。这有三方面的功效。它可以降低大盈、大亏所造成的影响。它可以在统计上比较有效的数据范围内呈现模型的实质绩效。另外，它可以让模型在各种不同的行情状况下展现其绩效。
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在包含各种不同市场状况的各个历史时间段，即涵盖价格波动剧烈与平静的时间段，有趋势与无趋势的时期，如果模型的绩效始终最好，则其在未来继续保持其绩效的可能性便很大。
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