一個交易系統平均每筆交易會形成多大的盈利和虧損往往是通過回顧測試來檢驗的。一般而言,回顧測試需要至少兩年的歷史數據,並依據這些數據獲得收益率的樣本分佈。收益率觀測值要足夠對收益率分佈的一些性質進行無偏推斷,這些推斷技術包括VaR ,尾部參數法,或者是隨後討論的基準表現度量法。當我們對系統收益率的分佈有了一個瞭解之後,我們就可以估計爲了保持系統持續盈利而需要設置的最大(跟蹤)止損。
在獲得最大追蹤止損之後,我們可以進一步根據市場的不同波動狀況設置動態止損值。根據市場波動狀況設置動態止損值更多是一門藝術,而不是一門科學。比如,Dacorogna等(2001)介紹了一種基於移動平均線的模型,這個模型在低波動率和高波動率情況下設置了不同的止損值。Dacorogna等(2001) Hi收益或者虧損的絕對值來度最“波動率”,如果收益或者虧損的絕對值小於0.5% (50個基點),則認爲“波動率”較低。隨着波動率的改變,模型的止損寬度也隨之改變。例如,在Dacorogna等(2001)的研究中,當前面所定義的“波動率”超過0.5%時,止損寬度相對於低波動率時的值增加了10倍。至於什麼樣的情況纔算是低波動率,則需要根據歷史數據的回顧測試結果而定。
其他各種風險狀況之下止損寬度的設定方法與前面所講的類似,所需要考慮的因素一樣是前面所提到的期望收益以及最大損失等。