交易理念形成之后,需要使用历史数据对其进行测试。这个测试过程就是人们常说的回顾测试(back test)。
回顾测试有两个目的。首先,回顾测试可以在交易模型用于实际资金之前,用大量的历史数据对其表现进行验证。其次,回顾测试还可以体现策略抓住盈利机会的准确程度,并展示是否可以对策略进行改进以获取更高收益。
在理想情况下.交易理念本身是从规模较小的历史数据集里形成的。策略在这些样本上的表现称为“样本内表现”(in-sample performance )。一般而言,一个月的数据对于样本内估计就已经足够了,不过这也取决于所选策略的具体情况。为了对手头上的交易模型做出有统计显著性的推断,就需要对该交易模型使用大量没有在开发模型时用到的数据进行验证。拥有大量的历史数据(至少两年的连续分笔数据)可以让模型最小化数据透视偏差( data-snoopingbias),这种情况常常在模型过度拟合数据中一些偶然发生的异常现象时出现。使用全新的历史数据集进行回顾测试称为“样本外推断”( out-of-sample inference)。
得到样本外推断结果之后,需要对其进行评估。评估过程至少需要计算有关这个交易理念表现的基本统计参数:累计收益率和平均收益率、夏普比率.还有最大回撤等。
为了精确分析起见,交易系统可以分为点位预测系统和方向预测系统。点位预测推断证券价格会达到某一水平,或点位。例如.某系统推断未来一周内标准普尔500精数将从当前的787点上升到800点,这个系统就是点位预测系统;此时的点位预测值就是标准普尔指数的800点。方向预测系统则根据对市场上涨或者下跌的预期来建立相应的头寸,它并不预测具体的目标点位。一个方向预测系统可能预测美元/加元在当前价位上会有所上涨,但对美元/加元会涨到什么程度则不做任何具体预测。