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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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你应该质疑自己所做的模拟结果。同样地，交易系统的推销员在广告中大肆吹嘘其短期的巨额盈利，你也应该加以质疑。
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CTCR：
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罗伯特，有关减少参数数目或者减少控制，你有何建议？
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培累提厄：
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我会开始检验我的每一项交易规则，判断是否有任何两项或更多项的参数可以解释同一现象。如果两项参数的功能相互重叠，则同时使用两者或许可以改善模拟的结果，但该模型的可信水平与预测能力会降低。
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举例而言，如果可变参数中包含成交量与价格区间，而成交量与价格区间之间存在着很高的相关性，则你已经用掉了两个自由度，而原本只需要消耗一个自由度便可以的。你应该选择表现最佳的一个变数，而舍弃另一个变数。
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另一个减少使用者控制的好地方是进场点。不论你以开盘、收盘或盘中价进场，其实无关紧要。让系统使用者有机会就此做出选择，这只是延长电脑的运算时间，对结果并没有太大的影响。
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凯利：
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关于历史测试需要足够长度的时间段，我赞同罗伯特的观点。他这么说并非仅仅为了促销“商品系统公司”的数据，我建议至少使用5年的时间段口。
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然而，我不同意他在某些方面的看法。第一，在模拟中引入另一个变量造成自由度的丧失固然是事实，但仅当数据点很少的时候才是如此。如果我们根据1000个数据点（大约为5年）进行模拟，则额外增加一项参数所造成的影响微乎其微。因此，我认为在模型内应该尽可能纳入较多的参数，只要每项参数都能够提供新信息便可以了。如果应该使用较少的参数，则“大通计量经济”（Chase Econometrics）的人便不会在其计量经济模型中纳入数百项变数了。
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