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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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CTCR：
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杰克，你如何判定好的绩效？
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茨瓦格：
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在我提出我的标准之前，我希望提到一项有关绩效衡量的重要问题。交易系统的使用者经常发现，其实际交易结果远不如模拟交易所预期的水平。其中一项原因是其测试未能纳入现实的假设。
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在测试系统时不扣除佣金费用是一项明显的错误。但是，仅调整实际发生的佣金费用并不够。佣金只是交易成本的一部分。你必须估计系统理论执行价格与实际成交价格之间的差值。举例而言，如果你所测试的系统是以收盘价进行交易，则不可假定交易成交于收盘区间的中点，因为这是不切实际的假定。在现实世界中，更为常见的是买单成交于收盘区间的上端，卖单则会成交于下端。
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这个问题有两种处理方式。第一，使用可能的最差成交价格——例如，以收盘区间的最高价买进。第二，设定高于佣金费用的每笔交易成本——比方说，每笔交易再加上50~100美元。
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第二种方式更为可行。因为大多数数据库均不提供开盘与收盘区间的数据。况且，你如何决定盘中止损单的可能最差成交价格？另外，假定每笔交易都成交于最差价格，这或许有些矫枉过正。
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如果你所评估的系统频繁发出交易信号，那么未纳入合理交易成本将是一项尤其严重的错误。交易者经常会选择交易活跃的系统，因为这类系统往往有较好的绩效。他们没有发现，绩效之所以好，仅仅是因为他们没有考虑适当的交易成本。
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除非电脑程序做了额外的修正，否则电脑交易系统可能准许你在开盘的跳空缺口或当日涨停板水平上成交。若是如此，纸上交易的结果会出现严重高估的倾向。
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在纳入实际的考虑之后，看似迷人的交易系统可能会因此而分崩离析。当然，在测试阶段发现这些疏误，要比在实际交易中遭遇它们来得好。
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