一旦你构建了一个交易系统，你可能想要立即对其进行整体测试，这是很自然的。毕竟，系统是由多个组件组成的，将其视为一个整体进行测试似乎很合理。然而，问题在于，系统中的某个组件可能会因为与其他组件的相互作用而增强或削弱整体结果。例如，你的入市策略可能非常出色，但如果退市环节存在缺陷，那么即使整体结果没有达到你的标准，你也可能会错误地丢弃整个入市策略以及系统的其他部分。

为了解决这个问题，我们需要找到一种能够单独测试系统各个组件的方法。虽然这种方法可能不是完美的，但它对于确保每个组件都能够在预期内运行至关重要。通过单独测试每个组件，你可以更准确地评估每个组件的性能，并在必要时进行调整。这样，即使整体结果不理想，你也能够准确地识别出问题所在，并采取适当的措施进行改进。

接下来，我们就详细讲解进场信号的测试方法。

进场和出场，本来是一套的方法。但是由于我们要针对进场信号做测试，因此，出场策略一般采用隔几天退出策略。常用的参数分别是5天、10天、15天、20天。

进场信号评估方法

进场信号评估，有两种方法。第一种是E-比率，第二种是盈利百分比。

方法一：E – 比率

首先介绍一下MFE和MAE。

• MFE (Maximum Favorable Excursion): 指的是从信号入市点到信号离市点（或某个特定时间段内）的最大盈利金额。
• MAE (Maximum Adverse Excursion): 指的是从信号入市点到信号离市点（或某个特定时间段内）的最大亏损金额。

E-比率 = 一段时间之内 MFE / MAE

E-比率的计算分为五步：

• 步骤 1: 计算指定时间段内的MFE和MAE
  对于每个入市信号，我们都需要确定其对应的MFE和MAE。
• 步骤 2: 标准化MFE和MAE
  将每个入市信号的MFE和MAE分别除以该信号入市时的ATR (Average True Range)。ATR是一个衡量市场波动性的指标，通常用于确定止损水平和交易头寸大小。
• 步骤 3: 求MFE和MAE的总和
  对所有入市信号的标准化MFE和标准化MAE分别求和。
• 步骤 4: 计算平均MFE和平均MAE
  将总标准化MFE和总标准化MAE分别除以信号的总次数N，得到平均标准化MFE和平均标准化MAE。
• 步骤 5: 计算平均MFE除以调整后的平均MAE

方法二：盈利百分比

一般情况下，如果是随机入市，盈亏应该是各接近50%。因此，我们的目标是寻找由于随机入市的方法，也就是盈利的百分比明显高于50%的策略。

如果采用的是顺势交易的入场策略，随着出场时间的拉长，盈利比例应该会明显提升。

测试结果分析

如果5天的结果最好，说明当前的择时适合短线。

如果10天的结果比5天的结果好，说明择时需要改进。

结论

单一指标的入市测试结果显示，其表现与随机入市相差无几，这实际上从另一个角度突显了退市策略在交易过程中的重要性。

尽管入市点的选择对于交易结果具有一定的影响，但它并不是决定性因素。实际上，只要入市策略能够略微优于保本点，即可视为有效。真正决定交易成功与否的关键在于退市策略。