我们在以前的文章中讲了很多关于程序化交易系统如何建立的内容，今天我们来看一下程序化交易模型效率有哪些衡量标准。程序化模型做出来后，肯定要面临多维度的检查，这些检查就是需要落实到具体的衡量标准上来。

 

一、程序化交易模型分类

首先程序化交易模型一般可以分为两类，一类是震荡类模型，另一类是趋势模型。好的模型和坚持不动摇的执行时程序化交易策略赚钱的前提。
 
二、如何判断程序化交易模型的好坏

1.测试时间：

测试时间是判断一个程序化交易模型好坏的标准之一。好的模型必须要接受一段时间周期的测试。如果有人拿给你一套业绩完美的策略，但是测试周期却只有短短的一两个月，那么这种测试是不可信的。

2.测试方式：

测试方式也非常重要，以开盘价或者收盘价来进行测试的方式都不是非常合理。一般来说趋势模型要以趋势逆转点为开仓信号。所以一出现指令的价位为标准会更加准确。
 
3.测试使用资金：

如果有人拿出很漂亮的测试结果，但是使用资金是百分之八十或者其他的百分比，那么这些都不是非常合理的选择，这是由于在金融市场中资金管理也是非常重要的一部分，行情走势好时，资金使用就会越高，那么收益就会越大，当行情不好时，资金使用越高亏损就会越大。所以在定义资金使用时，应当选择固定的手数进行测试，不管当时的行情如何，绝对不加仓或者建仓，这样测试出的模型更加合理。
 
三、测试结果分析

1.信号数

当信号数过高就代表震荡行情过滤不好，如果信号数过低那么就说明风险会相对较大。那么什么样的信号数是合理的呢？我们就要参考不同的模型在同样周期下的对比了。
 
2.胜率

程序化交易者应当摆脱胜率越高越高的理念，一般模型的胜率能够达到45%就已经很好了，所以不用因为模型胜率低而担心，程序化本身的意义就是赢大亏小。
 
3.利润率

一般情况下测试周期越长利润率也相对就越大。有很多模型近期预测都表现不错，但是远期就不行，所以在测试时也要尽量去考虑能够测到的最大周期。
 
4.最大回撤

如果我们是选择固定手数进行测试，比如10手进行测试，那么最大回撤率应该不超过10%。
 
5.空仓时间

以日短线为例，空仓时间不能太高，太高，必然会错过大行情，当然，这一项不是最重要的，如果你空仓时间长，利润也高，错过就错过吧，错过不是过错，没赚到也不存在亏损的风险。

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