測試參數的設置

有過程序化交易經驗的朋友都知道，如果系統參數設置不同那麼就會造成測試結果區別非常大。所以我們需要從一個客觀的角度對參數進行設置，這關係到測試結果是否有效，以及對模型的最終取捨問題。

一個優秀的程序化交易模型的特徵之一就是對未來市場有好的適用性。決定程序化交易模型適用性主要由以下三大要素決定：

（1）時間跨度

一般來說，如果我們在回測時使用的歷史時間越長、數據越多。那麼相對來說涵蓋的市場情況就更加全面，那麼測試出來的結果的可靠性也就越來越大。

（2）測試的品種數量

這個也不難理解，如果我們測試的品種多，那麼就可以檢測出該模型對不同品種適用性的大小。

（3）設置交易成本費率

模型盈虧效果會隨著手續費費率設置的高低而改變。另外滑點也是程序化交易者需要注意的問題。如果下單價與實際成交價之間形成價差，那麼我們就把這個價差稱作為滑點。網路數據的延遲傳輸以及行情波動的過於劇烈都會造成滑點的產生。我們在這裡舉個簡單的例子說明一下。

如果在某股指期貨和盤中，當前的報價是賣家3200.4,20手，買家為32002.2 15手。那麼如果我們想要在3200.4的價格上買入20手，等我們確定下單的時候卻被其它投資者搶了先，並且由於行情的劇烈波動，賣家變成了3201，30手。

那麼我們只能在即時賣價的兩個單位進行報價。也就說以3201.4,20手的買單提交指令。最終有15手以3201.2成交，另外的5手是以3201.4成交。那麼我們可以說，滑點分別為1跳和2跳。又上述這個例子我們可以看出，滑點的增加會直接導致交易成本的增加。並且相對應的我們的最終受益會受損。

除了滑點，交易頻率也會對交易成本產生影響。交易的頻率越高，交易成本就越大。我們在對程序化交易模型進行測試時，要注意手續費率和滑點成本的設定。

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檢驗程序化交易模型是否合格的三大準則（下）

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