峰汇在线曲线套入
我准备先来讨论曲线套入的主题，然后再讨论最佳化程序。先前，我提到曲线套入就是利用资料匹配系统。经过曲线套入之后，系统对于特定时期的特定资料，绩效看起来很好。举例来说，在走势图上看到某段时期的价格在特定区间内来回游走，你可以针对这种行情，建立一套交易系统，使其操作绩效特别好。你也可以编写一个滤网，让你恰好在市场崩溃前进场放空。操作绩效显然很好，但不是真的。在市场下次大跌之前，该系统还会发出类似的放空信号吗？你可以不断调整，使得交易系统与资料之间完全吻合，但问题是这套系统是专为这些资料而设计的，恐怕不能适用于其他资料。无论是哪段时期的资料，只要你愿意，都可以设计报酬率高达2 000 ％的交易系统，但该系统对于未来行情完全无用。就交易者的立场来说，你所担心的是系统未来运用的绩效，而不是历史测试结果。这也正是我前边所说的，一套看起来不错的系统，为什么必须采用崭新资料进行测试的理由。唯有采用不同于系统编写过程与最佳化过程的资料，才是真正的测试。如采用曲线套入过程的资料进行测试，系统绩效当然会很好，但却未必适用于未来。总体来说，系统结构越复杂、交易方法越烦琐、测试绩效越过于理想，曲线套入的程度就越严重。
最佳化程序
最佳化程序是针对特定时期的资料，通过不断修正参数与指标，来提升系统的绩效。如果采用移动平均，使用者将不断调整移动平均的长度，来促进操作绩效。决定移动平均长度后，可能继续进行最佳化，希望找到某种突破滤网，使得绩效能够更进一步提高。总而言之，系统使用者可以一直调整参数与指标，使系统绩效有所提升。如果采用Trade Station ，这套软件可以帮你进行最佳化。只要几秒，Trade station 就可以告诉你任何指标在某特定时期内的最佳参数值。表面上看起来，这似乎是很不错的功能，但却很容易让你误解系统的真正绩效。
最佳化的目的，在于提升交易系统的获利能力，但一定要注意，不要做得太过火了。系统概念只需大致正确，而参数值究竟如何设定，并不太重要。最佳化过程，是希望找到一段看起来最好的参数值。举例来说，对于一套穿越近期最高价的突破系统，你希望找到最适用的回顾期间。你发现回顾期间越长，信号的获利能力越强，但回顾期间超过20 期后，就没有明显改善了。你因此而知道系统的回顾期间应该设定为20 左右，至少不应该是5 期。想要找到某个单一的最佳数据，是毫无意义的。因为资料不同，最佳数据也就不同。
就我而言，在最佳化过程中，我希望找到绩效最佳而且普遍适用的一些参数值，然后取其中平均数作为实际运用的数据。举例来说，如果12 期、14 期与17 期移动平均的效果最好，我很可能采用14 期或15 期。如果12 期、14 期与17 期的效果很好，但15期或16 期的效果不好，则意味着系统显然有间题，否则不应该发生这种现象。对于一套真正好的移动平均系统，不论选择5 期、7 期、10 期或15期结果都不应该相差太多。对于某组资料，如果14 期的绩效最好，这并不会特别吸引我的注意，因为我要找的是大体上有效的操作概念或方法，而不是某个绩效最佳的参数值。如果某个交易系统只能采用1 – 2 个参数值，这套系统应该不可靠，很可能经过曲线套入。
使用者可以通过最佳化程序来判断，交易系统是否适用各种不同的参数值，或只适用于特定参数值。市场具有随机性质，某个适用于过去的参数值，是否也会适用于未来呢？如果突破系统的某个缓冲滤网，曾经有效避开随机走势引发的突破，这个案例是否反映该滤网的真实功能呢？看着某份走势图，一些人可能会挑选一个当时最适用的滤网。可是如果采用其他的参数值，这个滤网是否仍然继续有效？这个滤网是否也适用于其他资料？采用不同时期的资料进行测试，甚至采用其他时间结构的资料，来反映不同的观察角度。如果你对于整体结果很满意，就可以采用外部资料进行测试。对于一套有效的系统，外部资料的测试结果应该大致相同。
外部样本
历史测试程序最重要的部分便是采用外部样本测试系统的功能。实际采用某套交易系统之前，绝对需要运用崭新的资料测试该系统：所谓“崭新”，是指系统建立与最佳化过程所使用之外的资料。在系统建立、测试与最佳化过程中，初学者最常见的错误之一便是同样采用所有可供运用的资料。如果手上只有3 年的资料，就直接利用这3 年的资料设定参数值，不知道还要留一些外部样本。如果总共只有3 年的资料，那么就只采用两年的资料，保留最后一年的资料不动，甚至不要用到相关的走势图。要假设最后一年的资料还没有发生，因为你不希望系统建构或最佳化过程受到外部样本的影响。唯有当你对于交易系统已经觉得很满意了，才利用最后一年的资料进行测试。请注意，外部样本至少必须能够产生30 个或以上的信号，否则测试结果不具统计意义。如果系统确实有效，外部样本的测试表现应该差不多；如果测试结果不够理想，就应该改变系统的基本构想，绝不是只修改参数值而已。外部样本是供你判断交易系统的效力，不是用来进行最佳化的，否则根本不需保留外部样本。我喜欢观察外部样本的走势图，进一步确认交易系统确实具有应有的功能。但如果你仍想调整交易系统，绝对不要受到外部样本的影响。
外部样本可以模拟真实世界，崭新的资料可以避免系统过度最佳化。经过最佳化之后，由于系统参数还没有碰到新资料，通过外部样本的测试，我们希望知道系统之所以有效，不是因为经过曲线套入，而是因为系统本身的功能。
资料运用
首先必须确定资料够用。针对6 个月的资料进行测试，没有太大意义，因为6 个月内可能发生任何古怪的事情，足以扭曲整个测试结果。另外，交易笔数至少30 个，否则测试结果不具统计意义。交易笔数越多，测试结果越可靠。如果交易笔数不够，只要一两笔极端交易就可以影响测试结果，使得一套平庸的系统看起来非常突出。你也希望知道交易系统在不同市场状况下的表现，所以要准备充分的相关资料。
把相关资料分为三等份是最理想的。系统建立过程中，使用第一部分的资料。系统初步建立完成之后，利用第二部分资料进行最佳化与相关调整。只有当交易系统已经完成，才利用第三部分资料进行测试。另一种可能性，是采用中间2 / 3 的资料进行系统的建立与最佳化，然后把最初1 / 6 与最后1 / 6 资料视为外部资本，供最后测试之用。不论采用哪种方法，系统建立过程使用的资料期间，最好等于外部样本期间，才能确定系统绩效在期间具有稳定性。
请注意，不同资料不要来自相同类型的市场状况。外部样本最好包括不同市场状况、不同股票、不同时间结构的资料。如果IBM 资料建立交易系统，不妨利用思科、美林、英特尔、沃尔玛百货、道琼斯指数、SP500 指数进行测试。如果测试结果很好，该系统应该普遍适用每只股票，不仅只针对IBM 而已。总之，资料必须包含各种不同的市场与市场状况。如果利用某10 只股票的资料进行测试，它们就不应该呈现相同的价格形态：某些股票应该呈现涨势，某些呈现跌势，另一些则是横向走势。这样才能有效模拟该系统将来碰到的真实环境。
