交易模型的优化
根据交易模型模拟检验后的交易成绩数据，对成功率高且有实用价值的交易模型的参数进行调试，以达到最佳效果。交易模型优化分为：
1.交易模型的参数优化：一種是围绕原定的参数为中心的微调，一種是大范围的跳跃式的搜索。
2.交易模型的交易规则调整：增减交易模型的交易规则和增减的变量，目的是改善交易模型的成绩而不是重新设计新的交易模型。
交易模型优化的基本要求是模拟期和优化期不能重叠，否则就不能使交易模型具有适应性和稳定性，降低了交易模型的实用性。交易模型优化的另一个重要意义在于减少了交易模型的噪音，也就是假信号，因为这是交易模型中无法避免的，噪音过低会走入优化陷阱，交易模型的市场适应性会减低；而噪音过高，交易模型就没有实用价值。根据资料条件，理想的噪音水平在10％－30％左右。
交易模型的实战检验
在经历了模拟检验和优化后，交易模型将进入实战检验阶段。模拟检验和实战检验的重大区别在于心理的压力，这也是分析家和投资家的区别。交易模型的实战压力主要产生在两个时期：
1.当交易产生相当利润的时候。由于期货基金的管理者担心利润流失和顾虑投资者的压力，会产生心理动摇、不等待交易模型发出离场信号，就主观判断离场。这样就不能体现交易模型的前后一致性和客观性，令交易结果产生不稳定性和不可比性。
2.当交易产生连续性的亏损时。根据混浊理论，交易模型的噪音（假信号）分布具有随机性和集中性，所以当交易模型出现连续性的噪音（假信号）时，会对交易模型的使用者产生较大的心理压力，对交易模型产生怀疑，甚至产生放弃的思想。这时应该检查交易记录和交易模型的设计理念，看是否由于没有严格执行交易模型发出的信号而产生了失误，或是由于交易模型的缺陷造成的失误，然后有的放矢地解决問題。例如，在郑州绿豆1998年3月－9月和大连大豆1999年9月－2000年的5月期间，行情进入无趋势市场，对于使用趋势跟踪为基础的交易模型产生的连续性亏损，就是交易模型中趋势型交易模型本身的缺陷造成的，但这也不能完全否定趋势型交易模型的实用价值。
交易模型进入实战检验阶段除了是对交易模型的检验，同时也是对交易模型使用者的心理和性格的检验。交易模型使用者应付心理压力的能力（包括应付市场的压力和来自投资者的压力）和是否有与交易模型相适应的性格、生活方式才是交易模型成功的最关键的因素。
交易模型的跟踪分析和调整
交易模型进入实战使用阶段，需要对交易模型的不同情况进行跟踪分析和调整，为交易模型使用者和投资者提供统计资料。对交易模型的调整是在大量的交易资料分析基础上进行的，调整只能是阶段性的调整，不能随机调整，因为只有在积累了具有统计意义的足够数量的交易数据样本后，才能做出相应的调整。另外，在投资市场产生重大变化、新品種上市之初、市场的交易规则出现变化时，也要对交易模型做出相应调整。随着投资技术分析理论的不断进步发展，投资市场也不断发展成熟，交易模型也在不断完善，期货基金的交易模型也将得到不断发展。
交易模型的评估
对于交易模型的收益和风险评估，很多投资者往往只关心净利润和回报率，而忽略了交易模型的风险测量评估，其实这正是交易模型最为关键的部分。
两个管理者的起始净值和到期净值一样，但是管理者A的期货基金的净值在中间经历了大幅起落，使投资者在投资途中的风险加大，加大了投资者和管理者的心理压力，管理者可能产生情绪波动，不能很好地执行交易模型的交易信号，产生了非市场性风险，投资者也将很可能在中途赎回基金投资，而不能取得最后的回报。
而管理者B的期货基金的净值在中间相对平稳，投资者所面临的风险减少，投资者和管理者心态平稳，管理者不去追求短期的高回报，净值则稳定增长，管理者完成交易模型成功的概率也比管理者A的期货基金要大。
交易模型的评估项目大体包括：净利润、回报率、总交易次数、盈亏次数比率、标准离差/标准离差率、回报回调率、风险指标d七个方面。
标准离差/标准离差率
期货基金交易模型常用的收益和风险评估是标准离差/标准离差率，因为标准离差/标准差离率越小，说明交易模型的收益分布概率越集中，期货基金交易模型实际收益越接近理论收益，风险越低。评估步骤如下：
1.计算交易模型收益期望值
E=∑Xi×Pi，E为收益期望值、Xi为第i笔交易的收益、Pi为第i種结果收益的概率。
2.计算交易模型的收益标准离差
δ=∑（Xi－E）2×Pi
3.标准离差率
V=δ÷E
4.权衡交易模型优劣
选择收益高且标准离差率小的交易模型。
风险指标d
在使用标准离差率对期货基金交易模型收益和风险评估的前提条件是交易模型的分布必须符合正态分布，也就是收益分布是对称的，对于不符合正态分布的交易模型的收益和风险评估就没有意义了。往往出现收益为负的交易模型的标准离差率小于收益为正的交易模型，因此我们在这里引入了风险指标d。
d=|∑n÷∑c|，∑n为交易模型收益小于0的次数和收益的乘积、∑c为交易模型收益大于0的次数和收益的乘积。
引入风险指标d的好处是不用对交易模型的收益分布做任何假设，就可以对交易模型的收益进行比较。
