隨著我國證券期貨市場的不斷發展和完善，自動化交易系統（簡稱ATS）逐漸褪去了神秘的面紗，為越來越多的投資者所了解和使用。然而，對于如何檢驗自動化交易系統的優劣，業內尚未建立起統一的評價體系。為此，筆者擬結合基于趨勢跟蹤原理的股指3分鐘日內模型的分析，提出考察自動化交易系統的五個重要方面：建模思想、基于不同交易成本的表現、參數敏感性測試、潛在風險暴露和最大損失額、杠桿比率測試。

　　建模思想

　　自動化交易系統的建模思想是否合乎邏輯、是否基于市場運作的基本原理是系統能否取得成功的關鍵因素。若系統的構建僅建立在基于歷史價格統計規律之上，為使資金曲線在既定行情下表現得盡可能平滑，人為增加各種限制條件，或利用交易平臺不斷調試，以取得績效最優的歷史表現，這樣的交易系統看起來很誘人，實際上是經不起市場檢驗的。特別是對于推出時間不長的股指期貨而言，尤其要注重交易系統的建模思想。若簡單根據歷史數據建模，會因樣本數據過少而引致嚴重的偏差，過度擬合等問題也難以避免。合理的建模不應以基于歷史數據的虛擬最佳績效為目標，而應以未來良好的盈利能力為唯一目標。

　　基于不同交易成本的表現

　　廣義的交易成本包括傭金、滑移價差和追價風險等多個方面。傭金是指每筆交易向期貨經紀商支付的費用；滑移價差指的是交易員報價與實際成交價格之間的差額；以日線為交易周期為例，追價風險是指在收盤價進行交易時由于漲跌停板等因素導致交易未成功，以第二天開盤價追價交易帶來的風險，此外，盤中的休息時間也可能導致追價問題。

　　國際經驗表明，交易成本是影響日內自動化交易系統績效的最直接因素，同樣，一個交易系統在面對不同的交易成本時，其績效可能會大不相同，甚至會截然不同。以滑價價差為例，它將大幅減少盈利或擴大虧損，目前國內領先的證券公司和基金公司均致力于開發算法交易以降低滑移價差帶來的額外損失。因此，自動化交易系統構建過程中對于交易成本的合理考量是該系統穩定性和可靠性的決定因素。

　　從資金曲線看，隨著交易成本的不斷增加，該交易系統的穩定性和盈利能力逐漸下降，這表明模型抗滑點能力較弱，當遭遇流動性不足行情或價格快速波動時，可能會因滑點而無法盈利。另外，這一系統的資金容量有限，一旦頭寸部位過大將會放大滑點風險，增加虧損的概率和幅度。歷史數據表明，股指期貨日內交易過程中，價格突變現象時有發生，這大大加劇了滑點風險。為此，筆者設定了每次交易預期盈利指標（“EPPD”），以測度交易系統抵抗滑點的能力。EPPD=Pp×AP-PL×AL，其中，Pp為獲利交易次數占比，PL為損失交易次數占比，AP為獲利交易每次平均獲利，AL為損失交易每次平均損失。若該指標數值低，則表明系統抗交易成本能力差。

　　參數敏感性測試

　　參數敏感性測試旨在衡量交易系統對于參數變動情況下可能發生的盈虧情況，交易系統對參數越敏感，其適應性就越有限，穩健性也就越低。為了更全面地衡量交易系統的穩定性，應采用外部檢驗方法對參數進行分析，如在建模時間櫥窗以外，基于該參數組或該參數有效域的交易系統能產生較好的績效，則說明該模型的適應性強，穩健性高。

　　潛在風險暴露值和最大損失額

　　潛在風險暴露值和最大損失額是交易系統評價體系的重要組成內容。業內常用VaR指標來測度既定置信水平和持有期內某一交易系統在未來資產價格波動下所面臨的最大風險暴露額。采用VaR的最大優勢是將特定策略的歷史波動性和相關性聯系起來，通過類比的方法預測未來的價格風險，而且VaR適用于幾乎所有市場的參與者。鑒于VaR不能測度虧損的額度，有必要引入壓力測試測度潛在可能的最大損失額，業內最常用的是情景測試方法，加入虛構情景，如價格漲停或真實歷史情景，如以2010年2月滬銅的V字形走勢等來測度交易系統的最大可能損失，以此綜合衡量交易系統的表現。

　　杠桿比率測試

　　基于不同杠桿比率下的交易系統績效是檢測一個交易系統的重要內容，可通過不斷提高資金使用率來觀測系統的績效，以股指期貨主力合約為例，在不同杠桿比率下，資金曲線存在較大的差異。

　　資金曲線顯示，隨著杠桿比率的放大，系統的虧損幅度也隨之放大，因此，合理的交易系統還應設定合適的倉位。