我們在之前的文章中瞭解過程序化交易的優點以及程序化交易模型的使用。市場上的程序化交易模型紛繁複雜，效果也是良莠不濟。那麼我們如何去分辨程序化交易模型的好壞呢？
一、程序化一般分爲兩種類型
程序化交易模型一般分爲兩類：一種是震盪型，一種是趨勢模型。有能力的程序化交易者可以選擇將兩者互相結合，但是絕對不能追求完美。程序化交易可以幫助我們積累財富但絕對不是暴利賺錢的方式。擁有好的程序化交易模型是獲利的前提，但是程序化交易的關鍵點還是在於嚴格的執行。
二、如何判定模型的好壞
1.時間：被實際應用在市場上的模型，是要經歷一個長時間的測驗的。即使一個程序化交易模型的結果非常好，但是週期只有1-2個月，那麼這樣的模型是不可信的。
2.資金：很多擁有漂亮測試結果的模型，使用資金是80%或者是其他百分比，這些都不是合理的選擇。在金融市場資金管理的重要性我們已經在之前的文章中強調過很多次了。市場行情好的時候，我們使用的資金越高收益也就越大。
但是，當行情不好的時候，虧損的也會越大。我們根本無法判斷接下來的市場行情走勢，所以這種歷史測試結果使用百分比的開倉方式是非常不合理的。這也就是我們有時候會看到的，某個模型資金使用率爲百分之八十，測試的結果是虧損的，但使用率爲百分之四十時，反而是盈利的。
3.測試方式：收盤價和開盤價測試都不是特別合理。由於趨勢模型通常都是以趨勢逆轉點做開倉信號，所以出現指令價位是較爲準確的判斷。
三、對測試結果進行分析
1.指令總數：指令總數換句話說就是信號數。信號數量過低，說明風險大，如果過高，那就說明該模型對震盪行情過濾不好。合理信號數的判斷可以用同週期下不同模型進行對比。
2.利潤率：我們在這裏關注的不是總利潤而是除去最大利潤後的結果。該結果必須爲正，而且當測試的週期越長利潤率應該就越大。我們在測試時應該選擇可以測到的最長週期，因爲很多模型近期的測試結果都很好，但是遠期的就不行了。
3.正確率：這個不難理解，在其它條件相同的情況下，正確率高的模型效果越好。
4.最大回撤：如果我們是選擇固定手數，比如10手進行測試，那麼最大回撤應該小於百分之十。但是這個判斷方法不值得投資者過度的去依賴，因爲最大回撤與我們測試周期中行情的走勢有一定的關係。
5.空倉時間：就日內短線來說，空倉的時間就不宜太高，過高的話就非常容易錯過大行情。
四、程序化交易的執行
如果我們決定使用程序化交易，就給自己設定一個時間限制，這個時間不能過短。我們要在這個時間內分析出，是不是能遇上所有基本的行情，以此來判斷該模型的好壞。
一旦開始執行程序化交易，我們就要忘記金融市場的條條框框。做一個傻瓜執行者，在金融市場上聰明人不一定能長期生存，傻瓜也不一定就會被淘汰。