系统设计完之后还需要进行测试，这是一般的思路，交易系统也不能例外，在投入真枪实弹之前，我们需要知道目前的系统的特性，包括系统的稳健性、可持续性等等。这种基本原理在大多数的产品开发中都是类似的，所以说，投资并不是脱离于世事而独立存在的净土。哲学方面的事都是类似的，因而我总是强调，决定你投资是否能够赚钱，不是取决于你学了多少，而是取决于思想深度。
1 测量系统的构成
我们在测试的时候应该如何测？测量哪些指标？如何评判测量结果？这些都是系统测试之前应该要搞清楚的问题。对于交易系统测试来说，测量系统应该包括测量工具、测量对象、测量人员和测量方法。其中测量工具一般是专门的测量软件或者是行情软件，对于一般人来说，测量工具就是行情软件；测量的对象就是要被测试的系统；测量人员是指主持测量工作的主体；测量方法就是具体的操作方法。
当然，每一个构成都是相互影响的。如测量方法中可能规定了测量人员的问题、或者是测量工具的限定问题；为了排除人员的干扰，可能在测量方法中会指定两个不同的人来测试。在测量系统的构成中，要把测量方法放在核心的位置，因为测量方法的完善会限定其他构成的不利影响。
2 测量系统分析
很多人可能多测量系统分析不太清楚，简而言之，在做测试之前，首先要保证测量系统本身的可靠性。不能因为测量系统本身的可靠性差而造成测试结果的偏差。如果测量系统出了问题，本来一个不好的交易系统可能测量结果是好的，一个好的交易系统可能测量结果是差的。借用现在的流星语来说就是“扎心了老铁”，可算是赔了夫人又折兵。
因此，测量系统的可靠性必须要先得到保证。交易系统的测试无外乎关注测量的准确性与偏差，说的透彻一点，就是均值与方差的问题（准确性与精准性的问题）。既要确保测量系统在多次对同一目标的测试过程保持相对稳定的数据，也要保证测量结果的准确性。
3 交易系统的测试
为了保证交易系统的测试结果具有参考和实际意义，我们在设计测试方法的时候要尽可能的避免偶然因素带来的影响。当然，要从测试系统的两方面来着手：准确性与精准性。
A 准确性
准确性要求选择合适的样本，而因为样本决定了测试基本结果，所以样本应该是在所要投资范围内选取（试想一个交易系统用期货的数据来测试）。这种选取涉及到一个抽样的问题，随机抽样还是分层抽样，这取决于市场，也取决于交易者本身的情况。但是一定要让样本具有代表性，且一定要保证有足够的样本量。比如说在一般的股票数据样本中，要排除新股的数据，因为新股的数据不具有代表性。
针对这个问题，我的建议是根据流通市值大小分层抽样，或者依据行业来抽样，不建议随机抽样，虽然在大数据的前提下，效果可能没有太大区别，但是在样本数相对有限的情况下，非随机抽样的代表性更强。
B 精准性
对于交易系统的测试来说，精准性没有太大问题，因为交易系统本身就是极度机械化的，交易准则是明确可依据的，因此对于同样的数据来说，不同批次的测试结果不会产生很大差别。关键在于，开仓点位与卖出点位的固定与机械，否则不同批次的测试结果将会有较大不同，但是这与测量系统准确性本身无关。
小结
本文简单介绍了交易系统测试的一些内容，不是非常具体，但是主要的思想已经勾勒出来了。限于篇幅的原因，本文不再够详细介绍，有系统需要测试的投资者可以根据文中的原则设计一个测试系统，当然你对自己的系统有信心并且它给你带来收益那就没必要多此一举了。
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