交易模型的定義及理論基礎(chǔ)（一）
交易模型是指交易人員運用數(shù)學建模的方式，將其在交易實戰(zhàn)中總結(jié)的經(jīng)驗和現(xiàn)代投資學原理進行有機結(jié)合而建立的具有較高機械化交易程度的交易體系。該交易體系可以由單個交易模型組成，也可以由多個交易模型組成。由于交易模型的數(shù)學化程度較高，所以依據(jù)其進行交易的客觀性也較強，因此可以有效地規(guī)避在交易過程中出現(xiàn)的人性弱點，同時還可以通過交易設(shè)計，改變原有交易的概率分布，有效控制交易風險，使交易者有可能獲得較為穩(wěn)定的投資收益。
交易模型的理論基礎(chǔ)其實非常廣泛，涵蓋了國際上許多先進的理論，其中包括現(xiàn)代金融投資學、金融工程學、金融行為學、計量經(jīng)濟學、混沌學、仿真學等現(xiàn)代多學科眾多理論；同時它還包括了傳統(tǒng)的技術(shù)分析理論，如均線理論、圖形分析理論、波浪理論等，并充分利用電腦、通訊等現(xiàn)代科學技術(shù)。
當然，投資領(lǐng)域中永遠不存在所謂的“終極真理”，每種理論都有其假設(shè)前提，因此也就存在一定局限性，量子基金、美國長期資本管理基金的興衰從一個側(cè)面就說明了這個問題。因此，作為交易模型的倡導者，我們認為，交易模型的理論基礎(chǔ)是設(shè)立交易模型過程中一個非常重要的環(huán)節(jié)，設(shè)計者一定要對自己應(yīng)用的理論基礎(chǔ)有充分的理解，充分認識單一理論可能存在的缺陷，并博取百家之長，利用各家理論的互補性，來完成具有自己交易特點的交易模型，并在實踐中不斷完善。
交易模型的分類
交易模型分類的方法比較多，可以根據(jù)使用者分類，也可以根據(jù)模型理論分類。本文主要參考各類有關(guān)資料的分類方法，將其分為以下三類模型：技術(shù)分析交易模型、基本分析交易模型、數(shù)學計量交易模型。
技術(shù)分析法是指投資者通過考察交易數(shù)據(jù)中有預測價值的模式，然后通過考察近期及當前價格的狀況，并根據(jù)這種模式進行投資的方法。這種方法有著大量的手段和變化的花樣，有的僅僅是使用可視的圖表，如K線圖、點線圖；有的則使用系統(tǒng)化搜索程序的“優(yōu)化”的計算機模型。
基本分析法，也稱原本分析法，是指投資者通過對所有影響基本經(jīng)濟關(guān)系的信息進行考察，并從這類信息中試圖判斷市場的均衡價格而進行投資的方法。該方法從最簡單的直覺分析到最復雜、數(shù)學極其高深的經(jīng)濟學模型，無所不有。
數(shù)學計量法是指投資者根據(jù)現(xiàn)代投資理論，通過對歷史交易數(shù)據(jù)進行大量的統(tǒng)計學分析，從中找出一定的規(guī)律，在市場出現(xiàn)偏差時進行投資的方法。該方法通常由一個乃至多個復雜的數(shù)學模型組成。
如何設(shè)計適合的交易模型（二）
從使用者角度進行分類，主要有以下兩種：一種是分析型的交易模式，另一種是操作型的交易模型，兩者之間有著相當大的區(qū)別：1.分析型的交易模型側(cè)重于預見性，對于市場的走勢分析具有提前性；而操作型的交易模型側(cè)重于反應(yīng)式，當市場已出現(xiàn)某種價格應(yīng)該采取的交易決策。2.分析型的交易模型側(cè)重于個別效益，對某段市場的行情要求高準確度，忽略對不利市場情況的分析；而操作型的交易模型著重于實戰(zhàn)中的整體效益，要求交易模型對市場的所有情況產(chǎn)生的收益結(jié)果作出整體評估。3.兩者最大的區(qū)別在于實際操作者要面對來自各方面的壓力，包括市場、投資者、基金管理者自己等的壓力，因此在模型上的設(shè)計還應(yīng)包括如何通過某種方法去控制心理壓力的因素，有效執(zhí)行交易模型發(fā)出的信號。
操作型交易模型理論的設(shè)計
技術(shù)分析交易模型
技術(shù)分析交易模型是指使用市場交易數(shù)據(jù)如開市價、收市價、成交量等，并通過計算機交易指標，經(jīng)過系統(tǒng)化搜索檢驗，并進行優(yōu)化處理的交易模型，其理論基礎(chǔ)主要建立在已有的傳統(tǒng)技術(shù)投資理論如圖型分析、均線理論等基礎(chǔ)之上，并經(jīng)過大量統(tǒng)計學分析檢驗。該模型最大的優(yōu)點在于：消除了投資者的情緒在交易決策中的影響，特別是在對重大事件中判斷的主觀性和盲目性；避免了由于信息不對稱性造成的分析失誤；保證了交易分析中的連貫性；給投資者提供了風險控制的方法。
下面我們重點討論技術(shù)分析交易模型中的三個交易模型：
以圖形形態(tài)識別為基礎(chǔ)的交易模型
該類模型主要是依據(jù)傳統(tǒng)的經(jīng)典圖形如頭肩頂、雙底、三角形等，進行行情趨勢捕捉，進行建倉交易的系統(tǒng)。但在實戰(zhàn)中，它還存在許多問題：風險控制方面，像頭肩頂、雙底、三角形等交易圖，根據(jù)傳統(tǒng)的交易觀點，投資風險/報酬比一般為1：1，實戰(zhàn)中管理者將面對巨大的基金凈值風險；分析上多以主觀判斷為主，缺乏客觀判斷標準；目前國內(nèi)期貨市場的技術(shù)分析使用者增多，導致經(jīng)典的圖表形態(tài)假信號隨之增多；國外經(jīng)典的圖表分析理論在國內(nèi)存在相當大的差別；缺乏統(tǒng)計學數(shù)據(jù)。
趨勢跟蹤為基礎(chǔ)的交易模型
該類模型主要是根據(jù)設(shè)計者的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，捕捉價格的轉(zhuǎn)折點，然后假定趨勢會繼續(xù)，并按趨勢方向建倉交易的系統(tǒng)，如MACD、SAR、移動平均線等。該交易模型的特點是不會在最低價處買入，也不會在最高價處賣出，放棄行情前后一段的利潤，利潤主要來源于捕捉一波大行情的中間部分。其捕捉行情的轉(zhuǎn)折點的能力根據(jù)設(shè)計者設(shè)計的靈敏度不同而不同，靈敏度強的交易模型對趨勢反轉(zhuǎn)反應(yīng)迅速，但假信號也多；靈敏度低的交易模型對趨勢反轉(zhuǎn)反應(yīng)慢，假信號也少，放棄的前后部分的利潤也多。該類交易模型的缺點是在盤整行情時產(chǎn)生連續(xù)虧損，使投資者不能接受。所以設(shè)計趨勢跟蹤交易模型的難度不在于尋找捕捉趨勢方法，而在于要有一套完善的趨勢確認和過濾原則，才能回避風險。另外，趨勢跟蹤交易模型要求期貨基金管理者的持倉時間比較長，一般都有2－3個月以上，所以要求期貨基金管理者要有一套與趨勢跟蹤交易模型相適應(yīng)的心理控制方法。
反趨勢為基礎(chǔ)的交易模型
該類模型是根據(jù)設(shè)計者的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，然后假定市場需要調(diào)整，并在相反方向建倉交易的系統(tǒng)。它與趨勢交易模型的區(qū)別在于，趨勢交易模型可以自動調(diào)整，而反趨勢交易模型由于與主要趨勢相反操作經(jīng)常會帶來不可估量的風險，所以該類交易模型必須帶有一套止損條件.
基本分析交易模型
基本分析交易模型是指交易者使用市場外的數(shù)據(jù)信息，通過對所有影響基本經(jīng)濟關(guān)系的信息進行考察，并對這類因素進行量化分析，建立數(shù)據(jù)庫，從中判斷市場的均衡價格而進行投資的模型。該模型的特點主要是：為大規(guī)模資金進場提供良好的分析依據(jù)；理論基礎(chǔ)雄厚，容易為投資大眾接受；對于短線和時機把握幫助不大；信息收集難度大；分析滯后于市場價格；分析主觀性強。
下面介紹“價值評估”和“評估積分”兩種基本分析交易模型。
價值評估交易模型
期貨價格對現(xiàn)貨價格將產(chǎn)生相互牽引的作用，據(jù)資料統(tǒng)計，近10年來，我國大豆期價與現(xiàn)貨價格的相關(guān)系數(shù)為0.9。而對于期貨市場產(chǎn)生的期貨價格，期貨市場的參與者包括現(xiàn)貨商和投機者，對同一商品的期貨價格有自己的判斷，而由于成熟的期貨市場絕大多數(shù)的參與者是投機者，期貨市場的成交量往往是現(xiàn)貨貿(mào)易量的數(shù)倍或數(shù)十倍，所以期貨價格不單是由現(xiàn)貨價格和倉儲成本決定的，除了成本定價還包括資本定價部分。所以，作為期貨基金的基本分析交易模型，還要包括期貨市場的投機因素：期貨價格=（現(xiàn)貨價格＋倉儲成本）×投機系數(shù)，投機系數(shù)根據(jù)突發(fā)事件、市場投機資金等情況確定。
積分評估交易模型
基本分析交易模型的主要缺點是信息收集難度大造成的信息不對稱，分析滯后于市場價格且分析主觀性強，但隨著信息科技的發(fā)達和交易制度的完善，信息的公平共享將進一步縮小信息不對稱，最新信息的獲取也相對容易了，困難的是如何去辨別信息真?zhèn)?、主次和克服信息處理中過分主觀判斷的影響。積分評估交易模型的主要步驟如下：
確定分析因素
為了使分析統(tǒng)計因素保持全面，多空兩方面分析因素的數(shù)量不能過少，一般不少于5個。如供求分析因素，以大豆期貨為例，供求類因素包括：預測種植面積和實際種植面積因素；預測產(chǎn)量和實際產(chǎn)量因素；大豆進出口量；大豆壓榨加工量；庫存因素；突發(fā)事件因素等。
再比如周期性分析因素，還以大豆為例，周期性分析因素包括：3－4月份左右——中美大豆播種期，種植面積預測因素，同時南美新豆開始上市，價格處在谷底。5－8月份左右——中美大豆的天氣與產(chǎn)量為主要分析預測因素，消費旺季到來，價格從前期的緩慢上升，至7、8月份大豆受青黃不接和天氣炎熱等波動因素的影響，價格達到年度高峰。9－11月份左右——中美大豆實際收成因素、南美大豆播種面積預期因素，10月份后由于中美新豆上市，價格再次回落至當年的最低價區(qū)域。
b.確定分析的時間段
無論何種交易模型的分析方法，都需要足夠統(tǒng)計分析樣本數(shù)據(jù)，才能保證統(tǒng)計結(jié)果的可靠性，因此要經(jīng)歷一個以上的循環(huán)周期，如農(nóng)產(chǎn)品的生長周期、金屬的經(jīng)濟周期等，其中更應(yīng)該包含突發(fā)事件或政治的因素，以檢測交易分析模型應(yīng)對的能力和控制風險能力。
c.確定分數(shù)值
確定分數(shù)值的方法可以使用普通正負分數(shù)法、權(quán)重分數(shù)百分比值法等，利多因素的分值為正值，利空因素的分值為負值，無明確利多、利空傾向的因素取為0分。
d.計算分值結(jié)果
將各影響因素的分數(shù)值累計，得出分值結(jié)果，分數(shù)為正數(shù)，則市場的趨勢以上升為主；分數(shù)為負數(shù)，則市場的趨勢以下跌為主；分數(shù)為0或接近0分，市場將處于盤整。
e.分值跟蹤系統(tǒng)
不同事件的發(fā)生和時間的推移變化，各因素對價格的影響不一，如突發(fā)事件對價格的影響隨事件的變化影響力會逐漸消退，所以要對各因素分數(shù)值不斷調(diào)整，確定分數(shù)結(jié)果，調(diào)整對交易模型的決策結(jié)果。
數(shù)學計量模型
數(shù)學計量交易模型是指設(shè)計者根據(jù)現(xiàn)代投資理論，對歷史交易數(shù)據(jù)進行大量的統(tǒng)計學分析，從中找出一定規(guī)律，在市場出現(xiàn)偏差時或特定情況時進行投資的模型，如套利交易模型、跳空交易模型等。
套利交易模型
套利交易一般來說，就是同時買賣同類或不同類期貨品種的不同交割月份合約，因為不同交割月份的兩個期貨合約價格在運動方向上是一致的，買入期貨合約的損失會因賣出合約的盈利而抵銷；或者賣出合約的損失會因買入合約的盈利而彌補。套利交易可以為避免價格劇烈波動而引起的損失提供某種保護，其承擔的風險相對于單方向的投機交易來說是相當?shù)偷?。套利交易在期貨市場主要有兩方面作用：使扭曲的期貨價格回復到正常水平；為投資者提供了獲利機會。
跳空交易模型
該模型是根據(jù)期貨合約跳空高開或低開若干點進行交易的模型，其理論基礎(chǔ)在于通過跳空開盤對后市影響的統(tǒng)計學意義。一般在依據(jù)該模型交易時，利潤達到一定值時即平倉或當日收盤平倉，虧損達到一定值時即止損。在使用該交易模型時，交易者應(yīng)該對擬進行交易的品種事先進行評估，不是所有品種都適合的，如上海銅、鋁，該品種的市場特性和參與者結(jié)構(gòu)導致了交易數(shù)據(jù)跳空較多，因此不能簡單套用，一定要在大量的統(tǒng)計學基礎(chǔ)上進行修正后才能使用。
交易模型的系統(tǒng)程序化
作為職業(yè)基金管理者，其投資行為必須具有一定的邏輯性和科學性，投資決策要求客觀、迅速，不能帶有模糊不清的分析和主觀判斷，而系統(tǒng)化的交易決策模型可以通過現(xiàn)代計算機技術(shù)將傳統(tǒng)的交易方式轉(zhuǎn)換成為數(shù)學模型，并通過大量的信息和數(shù)據(jù)進行檢驗分析，評估交易模型的可行性，從而做到嚴格的定性和定量，保證了投資決策的科學性。
交易模型系統(tǒng)程序化的步驟：a.確定交易模型的交易原則，進出場的信號確定、資金使用比例、風險控制原則等，如KD低位交叉為買入信號，高位交叉為賣出信號；b.確定交易模型中的參數(shù)和自變量，如KD指標中的天數(shù)等；c.將交易模型程序化，按計算機語言將交易模型轉(zhuǎn)換公式，使交易模型的檢驗過程能通過計算機進行客觀的檢驗。
交易模型的模擬檢驗
模擬是對建立的系統(tǒng)或決策問題的數(shù)學或邏輯模型進行試驗，以獲得對系統(tǒng)行為的認識或幫助解決決策問題的過程。模擬的主要優(yōu)點在于檢驗交易模型中的問題或系統(tǒng)的任何假設(shè)模型化的能力，使它成為最靈活的工具。判斷交易模型是否有實用價值，最簡單、最可靠的途徑是通過在盡量多的市場里，進行長時間的測試。為了減少交易模型的檢測成本，檢測先從模擬開始。交易模型檢驗的基本原則是“模擬實戰(zhàn)”，一切條件都要接近實戰(zhàn)條件，使檢驗結(jié)果盡可能真實，因為只有這樣才能使交易模型有真正的使用價值。
1.突發(fā)事件
在檢驗過程中一定要包含有突發(fā)事件(包括漲跌停板)，因為除了要檢驗交易模型在正常情況下的運作情況，還要有應(yīng)付突發(fā)事件的能力，不能因為是“小概率”事件而忽略了突發(fā)事件的影響，應(yīng)遵循“模擬實戰(zhàn)”的基本原則。一個成熟的交易模型，即使不能捕捉到突發(fā)事件帶來的超額利潤，也應(yīng)該有能力抵抗突發(fā)事件帶來的風險。
2.檢驗的信息和數(shù)據(jù)
對于基本分析交易模型，需要有完善的信息數(shù)據(jù)庫，信息的來源隨著科技的發(fā)達，互聯(lián)網(wǎng)的不斷應(yīng)用，信息的收集比以前方便了許多，因此要整理完善好信息數(shù)據(jù)庫相對較容易。對于技術(shù)分析交易模型，由于期貨基金運作的是期貨品種，期貨品種的數(shù)據(jù)有它的獨特性，歐美期貨的數(shù)據(jù)有各自不同的特點，如倫敦金屬的期貨數(shù)據(jù)沒有出現(xiàn)“斷層現(xiàn)象”，使用計算機檢驗就不會有問題，而國內(nèi)的期貨數(shù)據(jù)源襲了美式期貨數(shù)據(jù)，不同的交易合約換月時會出現(xiàn)“數(shù)據(jù)斷層”，不能像股票一樣使用簡單的除權(quán)處理，因此要通過交易模型的檢驗首先對數(shù)據(jù)進行處理。
實際合約數(shù)據(jù)：按照實際的合約交易數(shù)據(jù)，缺點是十分明顯的，因為國內(nèi)期貨合約目前只有1年的周期，因此在檢驗時數(shù)據(jù)周期就顯得太短了，而且在相當長的交易時間內(nèi)合約的成交量并不活躍，流動性小，不具有代表意義。
即月連續(xù)數(shù)據(jù)：按合約交割日連接，連接起來形成連續(xù)數(shù)據(jù)。這樣產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)優(yōu)點是具有實際交易性，但在實戰(zhàn)交易中會產(chǎn)生差別，交割前成交不活躍，缺乏代表性，像上海銅一般都是交割月后第四、五個合約成交活躍；缺點則是會產(chǎn)生“斷層現(xiàn)象”，對檢驗結(jié)果產(chǎn)生重大的失真。
價差調(diào)整連續(xù)數(shù)據(jù)：按照一定的規(guī)則，在進入交割前一定時間內(nèi)連接隨后的合約數(shù)據(jù)，這里的時間參數(shù)X，要根據(jù)不同品種來確定，上海銅要比大連大豆和鄭州小麥的時間參數(shù)X要大，將調(diào)整時兩個合約的價差累計下來，最后將累計價差加減到數(shù)據(jù)列中，得出最終的期貨數(shù)據(jù)。特別注意的是，經(jīng)過調(diào)整的期貨數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)負值，要做相應(yīng)的數(shù)據(jù)調(diào)整，但這不會影響使用計算機檢測的交易結(jié)果。優(yōu)點是能長時間反映價格變化水平；缺點是數(shù)據(jù)不能直接應(yīng)用于實際交易中，需要通過轉(zhuǎn)換。
權(quán)重連續(xù)數(shù)據(jù)：按照固定的時間連接隨后的合約數(shù)據(jù)，同時按近月大、遠月小或是按成交量與持倉量的比重計算連續(xù)價格，隨著時間的推移，較近的合約的權(quán)重越來越小，而遠月的權(quán)重越來越大。優(yōu)點是消除了數(shù)據(jù)“斷層現(xiàn)象”，可以選取多個活躍月份，這樣就可以更真實地貼近實戰(zhàn)交易；缺點也是數(shù)據(jù)不能直接應(yīng)用于實際交易中，需要通過轉(zhuǎn)換。
以上四種數(shù)據(jù)處理方式各有所長，要根據(jù)使用者的情況選用。對于短線使用者，實際合約數(shù)據(jù)較好，而對于中長線的使用者連續(xù)數(shù)據(jù)才能真實反映實際中長期的盈虧情況，并進行計算機的檢測。在對交易模型的檢測中，為了保證檢驗結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，需要足夠的統(tǒng)計樣本數(shù)據(jù)，按照統(tǒng)計學的大樣本要求，樣本數(shù)量要多于30個。以短線為主的交易模型，數(shù)據(jù)時間不能短于1年的分時數(shù)據(jù)，使用日線數(shù)據(jù)檢測的不能少于3年以上，基本分析交易模型的數(shù)據(jù)要求要經(jīng)歷一個以上的循環(huán)周期。
交易模型的優(yōu)化
根據(jù)交易模型模擬檢驗后的交易成績數(shù)據(jù)，對成功率高且有實用價值的交易模型的參數(shù)進行調(diào)試，以達到最佳效果。交易模型優(yōu)化分為：
1.交易模型的參數(shù)優(yōu)化：一種是圍繞原定的參數(shù)為中心的微調(diào)，一種是大范圍的跳躍式的搜索。
2.交易模型的交易規(guī)則調(diào)整：增減交易模型的交易規(guī)則和增減的變量，目的是改善交易模型的成績而不是重新設(shè)計新的交易模型。
交易模型優(yōu)化的基本要求是模擬期和優(yōu)化期不能重疊，否則就不能使交易模型具有適應(yīng)性和穩(wěn)定性，降低了交易模型的實用性。交易模型優(yōu)化的另一個重要意義在于減少了交易模型的噪音，也就是假信號，因為這是交易模型中無法避免的，噪音過低會走入優(yōu)化陷阱，交易模型的市場適應(yīng)性會減低；而噪音過高，交易模型就沒有實用價值。根據(jù)資料條件，理想的噪音水平在10％－30％左右。
交易模型的實戰(zhàn)檢驗
在經(jīng)歷了模擬檢驗和優(yōu)化后，交易模型將進入實戰(zhàn)檢驗階段。模擬檢驗和實戰(zhàn)檢驗的重大區(qū)別在于心理的壓力，這也是分析家和投資家的區(qū)別。交易模型的實戰(zhàn)壓力主要產(chǎn)生在兩個時期：
1.當交易產(chǎn)生相當利潤的時候。由于期貨基金的管理者擔心利潤流失和顧慮投資者的壓力，會產(chǎn)生心理動搖、不等待交易模型發(fā)出離場信號，就主觀判斷離場。這樣就不能體現(xiàn)交易模型的前后一致性和客觀性，令交易結(jié)果產(chǎn)生不穩(wěn)定性和不可比性。
2.當交易產(chǎn)生連續(xù)性的虧損時。根據(jù)混濁理論，交易模型的噪音（假信號）分布具有隨機性和集中性，所以當交易模型出現(xiàn)連續(xù)性的噪音（假信號）時，會對交易模型的使用者產(chǎn)生較大的心理壓力，對交易模型產(chǎn)生懷疑，甚至產(chǎn)生放棄的思想。這時應(yīng)該檢查交易記錄和交易模型的設(shè)計理念，看是否由于沒有嚴格執(zhí)行交易模型發(fā)出的信號而產(chǎn)生了失誤，或是由于交易模型的缺陷造成的失誤，然后有的放矢地解決問題。例如，在鄭州綠豆1998年3月－9月和大連大豆1999年9月－2000年的5月期間，行情進入無趨勢市場，對于使用趨勢跟蹤為基礎(chǔ)的交易模型產(chǎn)生的連續(xù)性虧損，就是交易模型中趨勢型交易模型本身的缺陷造成的，但這也不能完全否定趨勢型交易模型的實用價值。
交易模型進入實戰(zhàn)檢驗階段除了是對交易模型的檢驗，同時也是對交易模型使用者的心理和性格的檢驗。交易模型使用者應(yīng)付心理壓力的能力（包括應(yīng)付市場的壓力和來自投資者的壓力）和是否有與交易模型相適應(yīng)的性格、生活方式才是交易模型成功的最關(guān)鍵的因素。
交易模型的跟蹤分析和調(diào)整
交易模型進入實戰(zhàn)使用階段，需要對交易模型的不同情況進行跟蹤分析和調(diào)整，為交易模型使用者和投資者提供統(tǒng)計資料。對交易模型的調(diào)整是在大量的交易資料分析基礎(chǔ)上進行的，調(diào)整只能是階段性的調(diào)整，不能隨機調(diào)整，因為只有在積累了具有統(tǒng)計意義的足夠數(shù)量的交易數(shù)據(jù)樣本后，才能做出相應(yīng)的調(diào)整。另外，在投資市場產(chǎn)生重大變化、新品種上市之初、市場的交易規(guī)則出現(xiàn)變化時，也要對交易模型做出相應(yīng)調(diào)整。隨著投資技術(shù)分析理論的不斷進步發(fā)展，投資市場也不斷發(fā)展成熟，交易模型也在不斷完善，期貨基金的交易模型也將得到不斷發(fā)展。
交易模型的評估
對于交易模型的收益和風險評估，很多投資者往往只關(guān)心凈利潤和回報率，而忽略了交易模型的風險測量評估，其實這正是交易模型最為關(guān)鍵的部分。
兩個管理者的起始凈值和到期凈值一樣，但是管理者A的期貨基金的凈值在中間經(jīng)歷了大幅起落，使投資者在投資途中的風險加大，加大了投資者和管理者的心理壓力，管理者可能產(chǎn)生情緒波動，不能很好地執(zhí)行交易模型的交易信號，產(chǎn)生了非市場性風險，投資者也將很可能在中途贖回基金投資，而不能取得最后的回報。
而管理者B的期貨基金的凈值在中間相對平穩(wěn)，投資者所面臨的風險減少，投資者和管理者心態(tài)平穩(wěn)，管理者不去追求短期的高回報，凈值則穩(wěn)定增長，管理者完成交易模型成功的概率也比管理者A的期貨基金要大。
交易模型的評估項目大體包括：凈利潤、回報率、總交易次數(shù)、盈虧次數(shù)比率、標準離差/標準離差率、回報回調(diào)率、風險指標d七個方面。
標準離差/標準離差率
期貨基金交易模型常用的收益和風險評估是標準離差/標準離差率，因為標準離差/標準差離率越小，說明交易模型的收益分布概率越集中，期貨基金交易模型實際收益越接近理論收益，風險越低。評估步驟如下：
1.計算交易模型收益期望值
E=∑Xi×Pi，E為收益期望值、Xi為第i筆交易的收益、Pi為第i種結(jié)果收益的概率。
2.計算交易模型的收益標準離差
δ=∑ （Xi－E） 2×Pi
3.標準離差率
V=δ÷E
4.權(quán)衡交易模型優(yōu)劣
選擇收益高且標準離差率小的交易模型。
風險指標d
在使用標準離差率對期貨基金交易模型收益和風險評估的前提條件是交易模型的分布必須符合正態(tài)分布，也就是收益分布是對稱的，對于不符合正態(tài)分布的交易模型的收益和風險評估就沒有意義了。往往出現(xiàn)收益為負的交易模型的標準離差率小于收益為正的交易模型，因此我們在這里引入了風險指標d。
d=|∑n÷∑c|，∑n為交易模型收益小于0的次數(shù)和收益的乘積、∑c為交易模型收益大于0的次數(shù)和收益的乘積。
引入風險指標d的好處是不用對交易模型的收益分布做任何假設(shè)，就可以對交易模型的收益進行比較。
