一个模型从赚大钱变成不赚钱，甚至亏损的一个过程，既是人们常说的程序化交易模型的“钝化”问题，这个问题已经成为程序化交易的头号敌人。甚至在人才济济的海洋部落的不少高人眼中，每个模型都会很快的发生钝化，赚钱机遇可谓转瞬即逝。

模型钝化的实质是什么呢？

模型开发者用最近几个月的行情数据，来入手来编写的模型具有典型的钝化过程。这类模型在当前或过去几个月是非常厉害的，一旦过几个月就会明显出现“钝化”。导致此类钝化的首要原因就是样本数据太少。避免这样情况的发生，是每个稍有经验的开发者都会做的。

那么，从数年数据入手开发的模型是不是就没有这样的情况了呢？例如，开市六年多的股指期货，任何人哪怕有这六年多的可参考数据，难道在未来的数月、数年以及数十年中，能否保证用这六年多的基础数据样本而不钝化吗？

钝化的实质是较优参数的无规律性

影响模型收益变化的内在因素是什么？基础原理随着模型编写完成后是不会再改变的。也就是说，参数就是影响模型收益的内在因素。

一般包含2-3个基本参数（其中一个是运行周期）是一个较为简洁的模型，以及数量不等的止损等辅助参数也包含在内。通过历史数据回测的较优（也包括最优、次优）参数，会被模型开发者用来进行实盘交易。

以每个模型必备的运行周期为例，某个以2010年数据为基础，测试出最佳运行周期为10分钟（见下图）。因为市场节奏的变化，到了2011年后期，10分钟模型的收益大规模下降直至出现局部亏损，形成了典型的钝化曲线。

如果以2011年后的数据为基础在同样模型中，则最佳运行周期被测试出为5分钟（见下图）。我们会发现比较有趣的是，2010年的收益就远远低于使用10分钟周期的模型。市场节奏如果恢复2010年状况，相信钝化同样会出现在5分钟模型中。

如何才能知道一个模型什么时候使用5分钟，什么时候又使用10分钟呢？

圣杯：参数的规律

每种参数（包括周期）理论上都不可能通吃各种行情，所以每种市场节奏交替变化并无固定规律，在不适应的行情中尽量做到少亏或不亏。

如果圣杯存在于这个世界上，肯定是以下两种可能：

1、有长期稳定的主要较优参数，无须修改。

2、其主要较优参数有自身的变化规律。开发者知道参数什么时候朝什么方向修改，也可以说参数本身自适应调整迎合市场节奏。

每次参数进行优化时，许多人会发现，其调整方向没有可辨识的规律或任何线性，那么，什么时候应该调整参数又如何调整，成了一个问题。

这个时候，所谓的“圣杯”拥有者一定告诉你，要么他早知道在什么时候往什么方向调整，要么不需要调整参数。实际上，你的参数本身就没有规律，而不是你不善于发现参数的规律，这就是你与“圣杯”的分别。本质上，你的参数不具有某种有所指的涵义，而是某一段时间获利较大的概率的体现。

比如这样的模型，虽然有不错的回测收益，却不能保证未来收益的正负，因为参数的调整无规律。

而这样的模型才是可能中的“圣杯”，在每个周期都有其相对固定的较优参数，无论在哪一年都基本一致。

“圣杯”的关键在于，使用的参数模型有规律，发现波动规律本身所波动的规律。

反之，较优参数变化的规律没有任何的模型能把握、没有任何模型可以使用恒定参数而赢利，那么，“没有圣杯”就是圣杯。

另外，以上各模型皆非引用未来函数。

这样的模型，是 真正带点未来函数的：