光说胜率还不行呢，100%不难吧，电脑自己优化，一年只下一个单子，就是100%，胜率不是唯一指标吧，偶觉得某软件里max return * equity correlation 和这个目标挺好 最好一年时间的交易量150单以上才舒服点 以上所以说最基本要有一部分数据用来样本外测试 oos ,当然每个检验指标都完美的最爽
做系统回测还是应该包括手续费和滑点的，这不存在没法计算的问题，至少可以取个平均值。要不很难反映出一个系统在实际应用当中的情况。比如，我在外汇数据的回测中，固定每个交易4 pips的成本，你可以理解为2点做佣金加上2点做滑点。一个来回实际上有8点的成本包括在内。
如果手续费不是百分比计算方式而是固定金额，那么事后按交易次数加上去也无所谓。但若按比例或更复杂的方式计费，交易频率又不低，那么累积误差就不小了。 还是很奇怪，手续费和滑点的考虑真就那么复杂，不能在策略开发时加入？不能加入也就罢了，却又说对结果影响不大，这到底是什么逻辑？交易是战斗，策略是武器，从设计之处当然就要立足于实战需要；拿历史资料回测是演习，也只有尽可能模拟真实战场才可能对武器做出准确的评估，否则岂不成了过家家？
手续费也许好说点。你每次下单的量是多大，手续费统计一下就出来了。但是滑差大小是不可预测的，我也不知有何办法设置滑差的大小。我的意思不是不考虑它， 而是测试时先不考虑它，这样会使你的策略简化。全部测完了，你再根据经验从利润中去除滑差。如，你每笔平均利润率为0.5%，设想滑差与手续费占0.1%，那你每笔的纯利润率为0.4%。根据经验看看去掉滑差后的系统是不是正期望的。
市场是没有圣杯的。 历史是可以分析回溯的，因为这不会改变历史。 未来都是不确定的，圣杯可能就变成了墓碑，就像以前统治地球的恐龙，现在已经成了化石一样。 如果有圣杯，那就只有可以进化的人工智能了，可惜离我们太遥远。
说实话，我觉得这个可以进化的人工智能不能算真正意义上的圣杯，这个玩意完全可以输入n套策略，然后不停的进行权重的分配什么的，最后有可能这段时间这套策略占优势，下一次就那个占优势，本质上还是在不停的转换策略，所以实在说不上是个什么圣杯。