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这种方法可以避免后见之明。它也可以模拟该系统在实际交易中的决策过程。盲目模拟法虽然在理论上是最成熟的系统测试方法，在实践中却有两项缺陷。第一，在某些市场中，可供模拟的时间数据十分有限。目前许多期货市场在1975年之前的交易并不活跃（某些商品例如石油类商品、股价指数，其时间尚需往后挪）。第二，即使过去的数据十分充足，但盲目模拟烦琐而耗时。
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等权值法可以用来取代盲目模拟法，并避免其中的某些缺陷。在等权值法中，系统的设计者必须限定自己只能使用一两个市场的价格数据，或使用许多市场中的短时间（例如，少于1年）数据。在进行任何模拟之前，你必须决定所要交易的市场，每个市场所要交易的合约数以及每个市场所要测试的一组共同参数。取所有参数值的平均绩效作为评估该系统的绩效。也就是说，绩效最差的参数值与绩效最佳的参数值都有相同的权数。相对于以最佳参数值来评估绩效，等权值法的假定比较切合实际。
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除了使用参数组合的平均绩效，你也可以在各种参数值的绩效中使用中位（median）绩效。举例而言，在1978年中位参数组合的盈利为1500美元（也就是说，半数的参数值组合优于此，而另有半数低于此），则你假定该系统在1978年的盈利为1500美元。使用中位参数组合的根据：平均而言，我们在实际交易中至少能够获得中位组合的绩效。即使实验的证据显示优化并无价值，但我们可以利用随机选择的过程，推算中位参数组合的绩效。因此，代表性参数值的选择，其所根据的时间段虽然与绩效的评估时间段相互重叠，但此方法仍然完全有效，因为这是基于合理而保守的假定。
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盲目模拟法可能最能够复制实际交易的状况。然而，等权值法和中位绩效法也相当保守，其所涉及的计算也比较简单。有关系统的测试，这3种方法都是有效的程序。
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在建立模拟结果时，避免后见之明是很重要的。不幸，模拟结果可以说臭名昭著，就是因为它们经常代表优化的结果——交易系统使用已测试的最佳参数值以决定其绩效。在真实世界中，交易未完成之前，我们并不知道那一组参数值将有最佳的绩效。
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最后提出一项应该注意之处，为了使上述过程具有效力，在测试进行前更需要决定系统优化的标准。否则，结果可能有所偏颇。
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CTCR：
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有些系统是专门为特定市场设计的，并在该市场中进行测试、优化，这又如何？
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茨瓦格：
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指望单一系统能适用于所有市场或许不切实际，但笼统而言，一套良好的系统应该能够在大多数（75%）交易活跃的市场中盈利。事实上，选择一套系统交易于某个市场，同样必须取决于该系统在许多市场的绩效。当然，也有些重要的例外。某套系统若使用基本面的输入值，那么根据定义——它仅适用于单一市场。另外，有些市场是如此特殊（例如，猪腩期货），因此专门为这些市场设计的交易系统在一般市场的绩效可能很差。
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交易者经常忽略的是，某些因素可能会造成交易系统在绩效上的重大差异，这些因素可能是市场本身，也可能是单日价格走势的些微变化。
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系统所交易的市场的类型可能是影响系统绩效的主导因素。在某些情况下，绩效不彰并不在于系统本身，而是当时市场中特定价格走势所造成的必然结果。
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同理，巨额的盈利未必代表交易系统的有效性。我们不妨考虑1979~1980年的白银市场。该市场呈现创纪录的上升趋势与下降趋势，任何顺势操作的系统在该时间段内都可盈利。
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在某些情况下，大行情可能是交易绩效的关键所在，但在其他情况下，一个跳动点或一个大点便是胜负的分野。以系统来进行交易，就如同打棒球一样，是一场细腻的游戏。对于某套以一组特定参数值来定义的系统而言，只要因缘际会，即使是某天价格走势的些微差异也可能对该系统的盈利性造成重大影响。
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其中的寓意是，绩效在很大程度上取决于运气。这有两项重要意义。其一，作为“背运的保险”，分散化投资非常重要。最有价值的分散方式是尽可能在许多不同的市场中进行交易。如果资金够充裕，分散的概念可以进一步扩大，在每一市场中同时使用几套系统，甚至在每种交易系统内使用几组参数值。在资金的许可范围内尽可能分散交易，你便能够减缓个别不正常巨亏交易对整体绩效的影响。
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其二，系统的测试与绩效的比较。这必须依据长期的调查时段以及足够多的市场与参数值组合。否则，由于参数值之选择而导致异常成功或失败的个别交易会误导交易系统在功效上的评估。
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CTCR：
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一旦完成所有的测试并决定使用某套或某些交易系统后，在多久之内，你无须将全部测试重复一遍？
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巴度：
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我们要求“波段交易者”的使用者定期查验他们的最佳参数值。我们在工作中发现一种有趣的现象，我称其为市场偏移（market drift）。市场偏移是指市场价格走势在每隔一个时间段之后，其可辨认的主要特征便会发生变化。由于市场偏移的影响，我们相信有必要定期查验系统的参数值，并依市场情况来重新进行优化。
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CTCR：
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我们曾经答应过统计专家，提供深入探讨该问题的机会。罗伯特，不妨由你开始吧。
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培累提厄：
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作为统计学家，我曾经担任通用电气研究员达10余年，我可以这么说，大多数交易者都犯了一项错误，忽略了自由度丧失的概念。系统每引进一项参数，便代表一种控制，它会限制结果的可信度。这并非说优化（例如，尝试3条移动平均线的所有组合）没有任何作用。但是，你的系统所使用的控制参数数目越多（例如，移动均线、止损位、市场区间、RSI、百分比、随机显著水平……），则未来的交易越不可能符合你测试的结果。
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最佳的交易系统会使用极少的变量，顶多2~5种。进行测试的历史数据应该要有足够的长度，产生至少30笔的交易。这项数据来自抽样理论，30个样本才能趋于常态。假如有这样两套交易系统，一种使用2项参数，在模拟过程中，共产生30多笔交易，其总盈利为10000美元；另一种使用7项参数，其20笔交易的总盈利为1000000美元。我会偏爱前者。前套系统的未来可信度远较后者为高，因为它的样本比较大，控制较少或自由度损失最小。
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