原标题：一个交易系统需要经过几年的考验才算成功的交易系统/p>
我认为研发一个好的交易系统需要从三方面考虑：
交易系统规则符合盈利的客观规律
这也是建立交易系统的一个基本要求，交易系统中的每个规则，都能逻辑自洽，确保进出场规则可以符合「截短亏损，让利润奔跑」的技术分析宗旨，确保头寸规则可以符合「在亏损时减少仓位，在盈利时增加仓位」的资金管理宗旨等等，这是第一步，从理论上让自己的系统达到符合盈利的客观要求。
交易系统遍历历史数据
一个不知根知底的男人无法托付终身，同样一个没有经历过足量历史数据遍历的系统无法用于实盘交易。一个理论上可以获利的系统，因为某些自己没有考虑到的因素，结果可能是负期望的，所以用历史数据滚动测试是开发交易系统必备的一个环节。
我们将用复盘软件进行测试(如果你可以把系统程序化的话则更加简单)，这里面有几个要点：
以交易周期为基准点，提供足够的历史数据和交易数据，确保样本数据的有效性。
对同一个系统进行多周期测试，举例来说，如果一个系统在 H1 周期上可以获利，但是在 H4 周期上不可获利，说明这个系统是非常值得怀疑的，在 H1 周期上的获利可能并不能代表系统盈利的本质性，换句话说，优势不显著。
对同一个系统进行多市场测试，每个市场都有自己的特性，这个不假，在一个市场中获利颇丰可能在另外一个市场并不是如此，但是如果差距太大，说明这个系统也是非常值得怀疑的，一个好系统，微调规则后，就能适应不同的市场。
历史测试可以帮助我们在实盘之前考量一个系统的能力性、可靠性、可用性，同时在系统设计中，通过一系列数据统计，帮助我们对系统的改进提供方向性和指导性。
系统测试的重要参考数据：
不盈利，负盈利的系统是不能采用的。
交易次数，交易次数过少的系统不具备样本意义，对未来的指示性很低，较少的交易次数也可能源于曲线拟合下的强过滤，交易次数的提高有三个方向：减少过滤(特别是那些因系统无法解释数据而强加上去的过滤)、使用较小的时间框架、交易多个市场，同时我们要警惕交易次数过高的非理性频繁交易行为。
胜率，胜率过大的系统往往采用了「让亏损奔跑，截断利润」的策略，或者系统对亏损交易进行了强过滤，属于曲线拟合，胜率过小的系统往往缺乏稳定性，胜率的增加有三个方向：顺势，止损放在阻力支撑等较难突破的点位，剔除一般的交易点位。
最大连续亏损(盈利)次数(额度)，如果实盘连续亏损次数小于测试，我们应该坚定不移执行策略，如果实盘连续亏损次数大于测试，我们应该警惕系统失效(假性失效)和市场变化的可能性。
最大盈利和最大亏损，如果最大盈利和平均盈利相差太大，则应该剔除这次最大盈利，一般不具备再现的可能性，如果最大亏损和平均亏损相差太大，则应重新考量资金管理策略对风险的抵抗能力，一般来说，单比最大亏损不能超过资金的 6%。
最大回撤，历史数据测试会低估最大回撤，如果最大回撤过大，系统也是不稳定的，对心态要求极高，是不推荐的。
健康的资金曲线
健康的资金曲线，犹如一次价格上升趋势，在上升的过程中，虽然有回调，但是回调都不是很大，在回调后能突破新高，最大回撤、最大回撤恢复时间均能控制在历史数据范围内。
这样健康的资金曲线，能持续 N 时间，我们就可以姑且认为自己可以稳定盈利了，N 参数与交易频率、系统正期望反馈时间有关，比如一个 15 分钟交易系统，平均每天交易 3 次，系统正期望反馈时间在 1 个月，那么 N 取值在半年，一个 H4 交易系统，平均每月交易 10 次，系统正期望反馈时间在 3 个月，那么 N 取值在一年半。返回搜狐，查看更多
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