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近期关注到不少朋友展示的所谓高收益交易系统，其回报率看似惊人，但仔细查看交易明细后，往往能发现一些问题。以下结合个人观察，梳理几个常见的测试误区。

1、图表周期的选择。有人习惯用很小的周期图，比如一分钟图，这类图表的数据精度与实际交易存在差异，可能影响实盘效果。若是打算做超短线，交易成本中的点差因素也必须计入，尤其是那些每次只追求10到20点盈利的策略，其可靠性往往不足。这类策略设置的止损幅度过小，也很容易被市场波动扫掉。使用EA进行测试时，建议选择盈亏空间在50点以上的系统，周期越大，测试结果与实际运行的偏差就越小。个人经验是，15分钟至1小时的图表精确度相对较高，做中长线交易时，历史回测与实盘结果较为接近。若周期过大，比如使用4小时线，由于决策总会滞后一个图柱，遇到快速行情时可能会产生较大的点位损失。

2、数据源的应用。测试数据应当使用历史数据，而不是带有预测性质的数据。当前图柱的计算应完全基于已完成的K线数据，不能引入当前尚未走完的数据，更不能使用未来数据，否则测试会带有明显的未来函数，导致成功率虚高。如果使用了当前图柱的数据，那么测试结果与实盘表现往往会不一致。因为当前K线的实时变化与仿真时所用的内插方法有本质区别，产生误差也是正常现象。

3、同周期内的操作频率。使用较大时间周期时，应避免在同一个时间柱内进行多次开平仓。一个可行的原则是，一个时间柱内只做一次操作，这样既能避免信号重叠带来的偏差，也能降低CPU占用，使系统运行更为稳定。经常看到有人使用一小时图，但买卖信号却都发生在同一个小周期内，这种操作方式与实盘存在较大差异。因为EA在测试时是基于插值来估算价格路径，而真实的市场走势是随机且不规则的，这样容易产生“葡萄串”式的密集交易信号，影响测试的有效性。

4、交易手数的设定。下单手数不宜过大，否则会显著受点差影响。此外，每年每日的库存费利息也在不断变化，难以被完全仿真。如果交易手数设置得较低，例如我的系统十年总共交易700多手，平均每年约70手，那么仿真结果与实际结果就会比较接近。我也曾逐一进行过图形核对，总体偏差不大。手数大小对结果影响明显，即便将亏损的EA反向操作，最终结果依然可能亏损，其主要原因就在于点差成本。

5、参数优化与稳健性。EA策略常常包含多个参数，因此数据优化是必要环节。优化的重点不应仅是追求高盈利，而应关注盈利区域是否对参数变化具有足够的稳定性。换言之，应当在参数平面上寻找一个相对宽广的盈利平台区，使得参数在小幅变动时，盈利结果不会出现剧烈波动。否则系统将十分脆弱，一旦市场状态发生转变，策略就可能失效。

个人研究多年，目前所构建的趋势跟踪系统仍不尽完美，主要问题在于最大回撤仍然偏高，约有30%以上。当然，通过降低仓位可以控制回撤，但盈利水平也会相应下降。若能将最大回撤控制在20%左右，系统的总盈利比例约在1500%左右，其他各项指标尚可接受。盈利交易比例约为36%，但单笔盈利金额大于亏损金额，这与华尔街一些成熟交易员所描述的系统特征相符，爱华官网未来有潜力用于实盘操作。

不过任何系统都有短板。趋势系统在震荡行情中通常表现不佳，而震荡系统在单边趋势里也容易遭遇亏损。想找到一种能完全适应两种行情的万能系统，基本是不现实的。因为如果能轻易判断当下的市场状态，那么也无需过度依赖EA工具了。生活与交易本就难以做到尽善尽美。

请记住，不要试图预测市场的未来。无论明天如何运行，保持跟随市场的节奏即可。拐点我无法精准捕捉，但能够在趋势启动时及时跟上，在趋势转向时果断跟随。