“统计。”
田园告诉学员们，至少应该进行两种统计。
第一种是统计交易系统在历史行情中的收益率。
对于量化交易系统而言，这很容易实现。只是在统计时，一定要确定买卖点符合我们设计的条件，而且我们设计交易系统，不是为了寻找历史行情中最赚钱的策略，而是要寻找在以后应用时，能大概率赚到钱的策略。
第二种是统计和比较策略库中，各种策略的收益水平
我们构建策略库是为了应对各种不同的行情，所以在对比这些策略时，也应该分阶段进行。
我们不能用一个擅长震荡市的策略，与擅长牛市的策略比较收益，而是应该划分好牛市、熊市、震荡市以后，再统计各种策略的收益率。
在统计出某个阶段各种策略的收益水平后，我们就可以在下一个阶段，应用那些收益率较高的策略；如果延长统计的时段，我们也可以尝试在下一个阶段，应用那些收益率较低的策略。
“如果我们长期的跟踪交易系统，就可以找到一些规律，然后通过增加选股条件、调整指标参数、或者引入新的指标，对交易系统进行升级。”
听到这，学员们纷纷提出，能不能在现场设计一个简单的交易系统，叫大家体验体验这个过程。
田园答应了。
他设计的系统是：
一、趋势分析：
用大盘指数的三根均线，划分牛市、熊市和震荡市。
二、策略库：
牛市策略：均线策略、DMI策略；震荡市策略：KDJ策略、RSI策略；熊市策略：空仓。
三、股票池：
估值条件：市盈率、市净率、市销率处于较低水平；
行情条件：年度涨幅＜200%、年度成交金额处于市场前二分之一水平；
财报条件：净利润增长率和扣非净利润增长率＞0%、毛利率＞5%、负债率＜70%；
技术分析条件：24日乖离率小于200日最高值；
四、具体执行：
统计近五年行情各策略的收益率，找到收益率最高的一种策略，然后在大盘指数出现买点时，同时买入5只个股。
“考虑到看大盘买个股的策略，已被很多的投资者应用，所以想获得更高的收益，需要我们寻找更好的指标，设计更好的交易策略。”
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