俗話說：“是騾子是馬，拉出來溜溜”。自己的策略搭建完成後，就需要在歷史數據上進行測試，來證明其有效性。在沒有計算機之前，這項工作非常繁瑣，需要交易者自己蒐集價格數據、自主繪圖、獨立測試。
計算機出來之後，策略回測的工作被大大簡化。只要你的策略足夠清晰，就可以花費有限的資金，讓懂編程的第三方將你的策略程序化。匯市中，將程序化的策略叫做EA。
策略測試有四個關鍵環節：數據源、時段選擇、回測報告、優化。
1、數據源
日線級別的數據源最容易獲得，MT4上就可以下載到足夠數量的數據。日線數據能夠提供當天行情走勢的最高、最低、開盤、收盤價格，其餘信息無法提供。
如果EA的交易週期在周線及以上，用日線數據進行測試沒有太大問題。如果EA的交易週期在日線、小時、分鐘級別，日線數據源會導致策略測試失真嚴重。比如雙均線交易系統，某一天開盤沒多久，就實現了黃金交叉。
按照EA設計思路來說，應當在交叉後即刻進場。但日線數據測試只會在當天K線收盤後進場，因為它沒有一天之內的行情發展變化過程。 H4級別的數據源要比日線級別數據源更加精確，能夠粗略描述當天行情的發展過程。
同樣的陰線，先漲後跌和先跌後漲的意義是完全不同的。 H4能夠識別這種不同。如果交易者的EA運行在H4級別及以下，則需要更加精確的數據源。
H1、M30、M5，其數據精密程度不斷提高，對EA測試的準確性也不斷改善。但是，越是低週期的數據源，獲取難度越大。
週期最低的數據為ticks數據，也就是價格每波動一次所記錄的數據，改數據在國內被叫做“分筆成交”。想要獲得長周期的ticks數據，比如一年、五年、十年的數據，就需要為此支付一部分費用，從第三方處購買。
MT4雖然自帶策略回測功能，但只能測試較低數據量的EA。如果你想要測試五年以上的ticks數據，就需要使用功能更加強大的MATLAB軟件。當然，MATLAB的EA代碼和MT4的代碼並不相同，需要專業人士進行轉換。
2、時段選擇
測試的時段並不是越長越好，因為大部分策略都無法在十年以上的測試時段中穩定盈利，甚至五年的時間就可以讓很多策略原形畢露。也不要進行多品種測試，原因是相同的，大部分策略經不起這樣的考驗。但是，就如標題中所說——過去表現並不保證未來結果。
過去虧損的策略，可能在未來就是盈利的；過去盈利的策略，可能在未來就是虧損的。歸根結底，市場是發展變化的，走勢的基本規律也並非一成不變，它具有明顯的階段性特徵。
這個月以流暢的多頭走勢為主，下個月就是一步三回頭的上漲，再下個月就是深幅度的回調。一種策略只能適應一種走勢類型，當適合它的走勢類型出現時，就能實現較高盈利；反之，則虧損連連。
將K線走勢劃分為三類：好、中、壞。好的走勢為最適合EA的走勢，其它同理。
將好的走勢找到五種，分別對EA進行ticks級別的測試；找到五種中等走勢，對EA進行測試；找到五種壞的走勢，對EA進行測試。之所以找五種，是因為即便是統一類型的走勢，也存在細節上的千差萬別，策略的表現也會不盡相同。
好的走勢決定了策略的盈利上限；壞的走勢決定了策略的虧損上限。當你想要讓策略的盈利上限提高時，必然會導致策略的虧損上限同時提高。這就是投資圈常說的：風險與收益對等。
3、回測報告
回測報告並沒有那麼重要，因為它只代表過去，不代表未來。好的走勢類型頻繁出現時，回測報告當中的勝率、盈虧比都會變得非常高，似乎這款EA是戰無不勝的；壞的走勢類型頻繁出現時，回測報告的回撤百分比會非常大，看起來這款EA除了能導致巨額虧損外，沒有絲毫價值。
就像經典的俄羅斯方塊遊戲，我們無法預測下一個方塊會是什麼樣子的，我們能做的就是看到最新的方塊後，做出合理的反應。資金曲線是非常直觀的回測指標，通過它可以輕鬆判斷交易策略在測試時段內的所有盈虧情況。
人們普遍把45度傾斜向上的資金曲線看做穩定盈利的標誌，這大錯特錯。除了馬丁格爾策略之外，沒有任何EA能夠達到如此理想化的資金曲線。
正常的趨勢應當是台階型，在長時間的橫向震盪或小幅下降後，迎來一次大額的盈利，將賬戶資金拉高到一個新的台階。
總的來說，回測報告的好壞，取決於你選用的歷史數據時段，選擇適合EA的時段，回測報告很靚麗，反之很糟糕。
4、優化
通過測試的EA，可以進入實盤階段。沒有通過測試的EA，就需要進一步的優化。優化是將原來的EA參數進行調整，以使其在歷史測試中表現更加優異。
任何技術指標都有自己的參數，比如均線，存在五日均線、十日均線、二十日均線等參數。不同的參數會形成不同的買賣信號，不同的買賣信號適應不同的走勢類型，並會產生不同的回測報告。
比較智能的回測軟件可以將參數從0~無窮大進行逐個測試，然後篩選出盈利最大的參數。這聽起來不錯，我們可以輕鬆獲得最優參數。
實際上，通過窮舉法選出的參數，只會在歷史數據中表現優異，放到實盤交易中，就會虧損連連。就像標題中提到的，過去表現並不保證未來結果。
優化是好的，過度優化是錯的。
我們不能未來測試時段上的某種價格走勢，而犧牲掉EA的普適性。正確的做法是，進行窮舉測試之後，選擇收益表現中等偏上的參數作為自己的實盤參數。當然，如果你有自己已經習慣的參數，可以不進行優化，直接使用這些參數進行實盤交易。畢竟，任何參數都有其適應的走勢類型，說不定未來的行情就適合你習慣的那些參數。
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