“请给我发一个交易系统！”

“它应该每周产生 150 个点。使用您所知道的最佳指标。它要多少钱？还请发送您的顶级系统的实时历史记录。” 
虽然我们经常收到这样的请求，但我们仍然不知道最好的指标，也无法发送实时历史记录。我们不发明算法交易系统，而是根据客户的规格对其进行编程。我们不交易它们，除了测试。但在近 1000 个系统之后，我们可以看到一种模式正在出现。哪些算法交易策略通常有效？哪个会在回测中分崩离析？这是迄今为止我们所做的所有系统的排名，其中一个令人惊讶的赢家。

人们应该认为大多数客户都提出了非常相似的交易系统，因此我们可以同时从准备好的代码中将它们一起单击。但事实并非如此。交易想法显然没有限制。几乎所有其他系统都使用一些新的交易方法、不寻常的数据源或奇异的指标。尽管如此，这些系统仍可以分为几个简单的类别。它们中的任何一个都有其特定的成功率和失败率。

交易系统分类

我们根据客户指定的市场和交易规则对系统进行分类。4 个主要市场是外汇/差价合约、加密货币、股票/ETF 和期权。4种主要的算法交易方法是风险溢价、市场模型、数据挖掘和指标汤。回顾一下：

• 风险溢价系统通过接受更高的风险获得更高的利润。在该类别中，有许多股票投资组合轮换和期权交易系统。
• 市场模型系统通过检测价格曲线中的异常来利用特定的市场低效率。趋势跟踪、均值回归、市场周期、统计套利或 HFT 套利是典型的基于模型的交易方法。 
• 数据挖掘系统通过使用机器学习算法评估信号来预测价格趋势。这些信号通常来自订单簿或价格曲线，但有时也来自基本数据或外来数据源。
• 指标汤不针对特定的市场低效率。它们从传统或新发明和时尚指标的复杂组合中生成交易信号，背后没有可识别的概念或想法。

一些算法交易系统可能属于不止一类。例如，网格交易者可以被认为是一个风险溢价系统（小赢的高概率与高损失的低概率），但也是一个基于模型的系统（利用波动异常）。如果一个系统不能被清楚地分配，它被分成下表中的几个类别。我们可以看到客户喜欢这 16 种可能的组合中的一些，而其他的则很少：

为了确定成功率或失败率，我们对未优化的系统使用了 8 年的回测，并对优化的系统进行了前瞻分析。一个成功的系统必须为股票或期权带来至少 12% 的复合年增长率，或者为外汇、差价合约或加密货币带来 30% 的年利润。R2 参数必须高于 0.7。如果客户要求进行现实检查，系统必须以 95% 的置信度通过它。如果其中一个条件不满足，则系统被归类为故障。 

成功系统的百分比：

 列和行末尾的平均成功率由系统数量加权。我们可以看到整体成功率只有66%。在 34% 的情况下，我们不得不向客户传达不建议实时交易该系统的坏消息。它在测试中没有产生或产生太少的利润。有时我们可以看到问题所在，并提出改进系统的方法。但即使是彻底失败也不是浪费钱。当您知道您最喜欢的手动交易系统无法长期运行时，您将比花在编程和测试上的钱节省更多。 

最终获胜者是…

外汇和加密货币系统破坏了统计数据，其中一半是输家。这至少比交易书籍或交易者论坛中的大多数此类系统要好，其中 90% 的系统要么已经在适当的回测中失败，要么至少在现实检查中失败。我们在“指标汤”系统中得到了令人惊讶的结果。您通常会认为它们都失败了，因为它们不是基于市场模型。但事实上，几乎每三个指标大杂烩都是成功的，即使在现实检查中也是如此。也许客户知道的比我们多。 

也有点令人惊讶的是，最复杂的系统，通常采用深度学习算法的数据挖掘系统，并没有好多少。它们具有可接受的成功率，但很容易被某种更简单的系统超越。 

在我们迄今为止测试的所有系统中，最大的赢家是股票、ETF或期权的长期交易系统。在期权交易者中，更简单的系统通常具有更好的性能。指定亏损期权系统相对困难，但有些人仍然通过使用较短的到期日、复杂的条目、花式展期或日内买卖来管理它。

我们发现了表中不可见的另一个趋势：除了 HFT 或套利等少数例外，时间框架和表现之间几乎呈线性相关。一分钟、五分钟或十分钟柱上的系统很少能盈利。好的系统主要在 1 小时、4 小时或 24 小时的时间范围内交易。更快并不总是更好。

这并不意味着我们现在都应该放弃外汇和加密货币，只交易长期期权或 ETF 投资组合。多元化是成功的关键。所有市场仍然有长期的无效和大量交易利润的机会。也许上面的统计数据有助于寻找它们。