这里所指的样本筛选不是对交易员的筛选，而是指对交易员或者其他渠道的交易客户数据的筛选，为什么要做筛选，肯定是想得到适合我们的跟单对象。当然其中包含了一个论证方法就是从历史交易记录来预测未来，未来大约是遵循历史的。因为交易涉及到性格、习惯、心态，而对一个非自动化的人为交易者来说，很难短期内对以上因素做出改变。
采用哪些指标组合来去筛选数据哪？市面跟单的客户分析都过于简单和片面，如果你有一套指标程序化的去筛选信号，符合这些标准的就去跟单，否则不跟，那成功率包括收益率上会提高很多。但凡是有效的信号筛选一定可以转化为一套有效的交易体系。
关于筛选指标上，我们经常看到一些跟单网站或者跟单系统给出的交易客户分析项目，例如：盈亏比、胜率、手续费总和、交易频率、交易盈亏等，这几个概念都是过于宽泛了，比如交易盈亏涉及到周期和资金，胜率多不代表能够盈利，交易频率也只是简单的手数统计，这个跟资金大小直接相关的，所以都是相对数据。为什么只能给出以上数据哪，这个跟软件本身自带的数据分析是有关的，目前内外盘、资管系统的交易报表只能提供手续费、盈亏等基本数据，所有大部分公司的指标筛选也是采用了这几个原始的数据。我认为仅仅凭以上的指标来去判断这个客户是否值得跟，这样会有比较大的偏差，这种偏差极容易造成最终跟单失败，甚至大的亏损。
在上述的一些指标基础上，我们在采集数据的时候可以更加详细，特别是有操盘手的团队，可以让操盘手在每天盘点自己的交易情况时填写更完整的交易记录，比如：开仓对应的平仓时间点，开平仓之间价格到过的最高位、最低位，占用保证金与总资金比等，这些数据做出详细的填写，以便于我们能够更明确的了解之前提到的净值曲线、浮盈浮亏曲线、风险偏好等，这些在反跟单中最重要，也是最致命的指标。普通的样本筛选方法是结果控制，只看到最后的盈亏情况、胜率情况，而忽视了过程控制，最大的回撤率、资金使用率等因素，这些因素又恰恰是跟单能不能进行下去的最关键节点。想想最终结果下来是盈利的，而且大赚，可以在中间过程你已经提前结束了，岂不悲哉。这种情况在我接触的跟单团队中是失败的主要原因，归根还是期初样本筛选上有问题。
通过一套筛选指标体系，从众多交易员/实际交易者中挖掘出既适合客户风格，又能够获得稳定收益的样本客户，这个是负责的表现，也是一个专业的体现.所以，你知道的，最好的反向跟单在跟了么！
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