1. 機械交易系統

　　交易模型為自動化交易模型，除組合管理等宏觀層面的干預調整外，不存在手工干預、參數輸入等人為因素干擾。www.emoneybtc.com

　　交易模型的優化升級頻率保持合理水平，不存在過度優化的情況。

　　度量標准：

　　交易模型是否為自動化交易模型?

　　交易模型參數調整的周期?

　　建議：1個月、1個季度、半年、1年等相對較長周期。

　　交易模型優化升級的周期?

　　建議：1個季度等相對較長周期。

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　　2. 流動性市場

　　交易模型的交易范圍為流動性較好的品種，規避流動性較差、市場效率較低等交易品種。

　　度量標准：

　　交易模型應用范圍為多品種還是單一品種?

　　建議：普適性模型應用品種流動性較好，可以從成交量、成交額、換手率、波動率等特征去刻畫。單一性模型應用品種也應滿足成交量、成交額、換手率、波動率等統計指標閥值。

　　交易模型適用品種的流動性狀況?

　　建議：某一選定品種應采用主力、次主力合約進行交易(對於另類策略可不受此限制，但另類模型需要更加嚴格的考核標准)。主力、次主力的選取標准可以參照成交量排名和持倉量排名。

　　3. 行情的無依賴性

　　交易模型的績效表現不依賴歷史回測數據中某時段的具體市場狀況。

　　度量標准：

　　模型偏好行情對於模型績效的貢獻程度?模型厭惡行情對於模型績效的貢獻程度?

　　建議：根據模型的特定類型制定相應的度量標准。趨勢追蹤模型考察多頭趨勢、空頭趨勢、盤整等階段在模型績效中的占比。震蕩模型考察趨勢回復和趨勢延續等階段在模型績效中的占比。混合模型綜合上述兩者進行考察。對沖模型考察真實信號和偽信號等在模型績效中的占比。

　　不同時間框架對於模型績效的貢獻程度?

　　建議：各交易品種的回測數據至少應該包括完整的趨勢、震蕩等行情數據，同時盡量規避使用存在小概率事件的歷史數據進行回測。各個交易模型應該測試不同的時間周期數據以尋求更廣泛的時間周期集群，避免單一時間周期的小概率特性。

　　4. 測試結果績效

　　歷史回測成本(交易傭金和滑點)應設置為合理水平，不能過大或者過小。歷史回測績效應關注某些關鍵指標。

　　度量標准：

　　交易成本設置?

　　建議：交易傭金的設置應高於實際傭金一定水平以覆蓋部分滑價引起的損失。滑點的設置可按照實際交易狀況和歷史回測狀況進行對比獲得較可靠水平。

　　回測報告關鍵指標?

　　建議：淨利潤、盈虧比、盈利比率、傭金、收益率、最大回撤、夏普比率(該指標有滯後，建議采用更有實用價值的指標，詳情請參考《高頻交易》一書)、資金曲線統計指標等。

　　5. 最大回撤

　　關注最大回撤是關注模型遇到破壞期的表現狀況，是進行風險管理的重要指標。

　　度量標准：

　　最大回撤的占比?

　　建議：不超過平均年收益率的一半或者10%等其他指標。

　　最大回撤的持續時間?

　　建議：不超過6個月或其他指標。

　　6. 初始賬戶水平

　　不同交易模型存在相應的規模效應，因而針對不同的模型可定義其相應的初始賬戶規模水平。

　　度量標准：

　　趨勢模型初始賬戶水平?震蕩模型初始賬戶水平?對沖模型(包括套利)初始賬戶水平?

　　建議：不同的交易品種使用資金情況不一，應根據具體品種進行框定。如股指期貨，趨勢模型和震蕩模型初始賬戶水平可以為50萬或者100萬，對沖模型可以為300萬。可參考品種保證金水平和波動率水平之和與賬戶規模的一定比例相匹配進行初始賬戶規模設置。

　　7. 年收益率

　　年收益率度量模型在一年的時間框架內的績效狀況，其值可采用扣除交易成本後的淨利潤與年初賬戶規模進行比較得出的數據。年收益率應滿足收益率能覆蓋最大回撤的一定倍數(至少2倍)，理想狀況下不存在回報為負值的年份，收益率的波動率保持在一定的水平。

　　度量標准：

　　年收益率的合理水平?

　　建議：根據投資組合各部分的風險容忍程度進行匹配，不建議進行統一框定。年收益率需要滿足一定的下限水平。

　　8. 交易水平

　　交易效率(盈利比率)為盈利交易占盈利交易和虧損交易之和的比率。交易效率需要滿足40%～60%的水平，實際交易中超過60%的模型存在曲線擬合情況，過高的盈利比率模型需要更加嚴格的標准度量。盈虧比需要滿足1.3～2.0的水平。平均淨利潤(淨利潤除以總交易次數)需要覆蓋一定倍數的實際交易的傭金和滑點，至少為3倍。

　　度量標准：

　　交易效率、盈虧比、平均淨利潤水平如何設置?

　　建議：可采用上文標准，也可根據自身情況進行設置。

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