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雷达卡
在此期间，成百上千套程序化交易系统售出：系统供应商注意到购买程序化交易系统的这些投资者希望尽可能远离逆市，即便仍在获利，他们也会在第一次回撤时就停止使用现有程序化交易系统。程序化交易系统供应商的盈利模式非常简单：这些系统被当作软件出售，客户购买并用其交易，直到出现第一次回撤；售价一般在1000至2000美元左右。
供应商清楚地了解到只有10%左右的客户会在回撤之后继续交易；因此，即便市场容量较小，他们也不会考虑市场饱和等因素，继续出售交易系统。如果售出100套系统，每套2000美元，供应商便获得20万美元收入；其中大约只有10人会坚持使用该系统。即便在市场运行较好的时候，供应商可以卖出1000套系统，获得200万美元收入，但100人交易200至300手，对于流动性较高的市场，比如股票指数，其影响几乎可以忽略不计。
尽管对于交易来说，其中很多秘诀是相当宝贵的，但大多数系统供应商都愿意出售完全公开的程序化交易系统，而这也是成功的关键。如果客户不理解交易系统或者无法了解其背后的运作逻辑，就很容易在程序化交易系统表现欠佳时立刻停止使用。目前多数供应商愿意在不披露运作逻辑前提下出租交易系统；尽管对于用户来说，这种方式节省了费用，但通过这些程序化系统交易往往会处于弱势，他们容易更快地放弃亏损的头寸。
回撤/可靠性悖论
很多人都会使用回撤及最大交易亏损作为衡量是否使用该系统进行交易的关键因素，但这些因素往往并不是衡量系统是否可靠的较好的指标。通常，回撤幅度越大或亏损交易金额越大，未来通过这一系统继续获利可能性就越低。
开发一种程序化交易策略，应当把重点放在核心运行逻辑上，而不是市场表现指标。2005年我开发了SimpleHarmony交易系统；该系统由一组趋势跟踪交易系统构成，通过权威交易系统评选杂志《Futures Truth》跟踪验证，这些系统表现位列所有交易系统前10名。
在Simple Harmony基础上改进的TrendHarmony，因为加入了过滤条件，回撤减少40%。例如，它使用机械逻辑来过滤艾略特波浪理论中的第四浪脉冲序列。另一版本则可以使交易员在多种时间框架下交易。但相对原来的版本，使用这两种系统的交易表现相对较差
另一个经典例子则是国债的跨市场交易系统。我们使用30年期国债及费城公用事业平均指数来观察跨市场差异：
若Bonds< Average(TBond,6)，UTY>Average(UTY,20)，买入
若Bonds> Average(TBond,6)，UTY< Average(UTY,20)，卖出
该系统虽然简单但惊人得有效。从1987年9月22日至2014年8月7日，即便计入每笔交易50美元的滑损及佣金，该系统每次交易$250,768.75，胜率在60.3%，平均每笔交易获利$1967.3，最大日内回撤为$22,131.00。尽管回撤略微偏高，但系统自1998年发布以来，整体运行良好。
1998年该交易系统刚推出时，原始系数设为8、18；上述结果是参数设定在6、20时得出的。如果我们在$5,000处加入止损程序，尽管这对利润及回撤的影响有限，但可以使得最大交易亏损从–$16,000收窄至–$5,081。同时，我们仍可以获利$240,000，回撤略高于$24,000；加入止损设置后，交易表现稍有逊色，但就交易系统的稳定性来看，这一设置相当必要。最大交易亏损对交易系统风险调整后的总体收益有重要影响。
程序化交易系统开发者往往热衷于设置更多的过滤条件，如相关性、波动率等，但这么做并不一定能达到预期的效果：即便回溯测试中回撤减小，但这种改善并不一定能在未来持续。
复杂的过滤条件在样本期内可能会很有效：该系统可能与历史高度拟合，但或许并不适用于未来交易；特别地，加入筛选条件后的结果往往在统计上不显著。一个过滤条件可能会剔除30个交易，但实际上，其中可能只有2至3个策略会导致亏损。为了确定过滤条件是否有效可行，首先必须通过统计检验，证明被过滤的交易策略比样本中的交易策略表现要差；假如我们不能证明这一结论，我们就不应认为该过滤条件是有效的。
尽管较简单的系统对于交易大笔资金的基金有用，但他们并不适合那些运作资金较少的交易员。对于交易金额在$20,000至$50,000的交易员，他们更关心回撤及最大交易亏损；这种思路实际并不正确，这些统计数据很可能是一些大幅偏离的异常值，不太会很快再次出现。对于上述国债交易系统，考虑到回撤，可以合理假设账户所需资金$50,000。但这一回撤实际可以追溯到2008至2009年金融危机，而这种事件的发生通常又是几十年难遇的；那么，如果不考虑这种极端情况，$25,000资金账户的假设更为合理。
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