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外汇回报风险比例是什么?怎么计算?

2018-03-17 15:09   来源: 未知    本篇文章有415字,看完大约需要1分钟的时间   
什么是外汇回报风险比例,怎么计算?关于外汇回报风险比例的计算,外汇交易中最佳的回报风险比例是多少?外汇交易的最佳回报/风险比例是多少?回报风险比率公式,让外汇交易变得如此简单!
 
谈起外汇交易,即使不炒外汇的人都清楚:交易中最应该关注的其实是回报(盈利)与风险(亏损)比例。金融巨鳄乔治·索罗斯曾说过:投资中“重要的不是你的对错,而是你在对的时候赚了多少钱,错的时候又失去了多少。
也就是说,投资回报是个相对值,除了计算投入成本,还要综合比较我们在某次交易中失去多少,总盈利率如何。具体如何匹配两者比例呢?有没有科学的计算公式?当然有!618外汇网这就为你揭开“回报风险比率公式”的真面目。
什么是外汇回报风险比例,怎么计算?关于外汇回报风险比例的计算
外汇回报/风险比例是外汇交易者需要考虑的一个重要问题,在外汇交易计划中是很重要的一部分。这个比例并不是一个很随便的数值,交易者需要把赢利和亏损综合起来进行分析从而确定自己的外汇回报风险比例。
首先我们来说一下外汇回报风险比例是由什么决定的。在外汇交易中,决定交易者的回报风险比例的是交易者的盈利目标、以及每次做单的风险。比如说,交易者的盈利目标是200点,风险是100点,那么其回报/风险比例是2:1。而如果交易者的盈利目标是100点,风险也是100点,那么其回报/风险比例就是1:1。要注意的是,回报/风险比例并不一定和交易者的实际交易结果一致。原因是交易者的最终交易结果会受到移动止损、提前闭仓等其它因素的影响。
 
接下来我们来说一下回报/风险比例的重要性。假设交易者的回报/风险比例是1:1,而盈利率是百分之五十。那么,扣除需要支付的点差费用、佣金费用以及其它操作费用之后,交易者最终有可能会亏损。但是,如果交易者的回报/风险比例是2:1,盈利率为百分之五十,那么其盈利将会多得多。
在不考虑各种交易费用的情况下,交易者的盈利率即使只有百分之三十五,如果回报/风险比例高,最终仍然是有盈利的可能的。当然,在真实情况下,依据交易系统的不同,不可能每一场盈利的交易都能达到你的目标。比如说,在重大新闻发布之前,你可能需要提前退出,以保留一部分盈利。
关于外汇回报风险比例,总结起来,对于一般交易者来说,回报/风险比例保持在2:1或3:1左右是比较合适的。
 
你如何找到适合自己的盈亏比呢?
有朋友建议,虽然找不到完美的盈亏比,但是一个好的开始可以提高你交易的获胜率。这是说得通的,你难道不觉得么?在你所预测的盈亏比对交易起作用之前,你首先要确认是否能够赢得足够的时间来得到潜在的回报。
例如,使用1:1盈亏比意味着你的潜在利润与潜在损失一样大,这会让你至少有一半的时间在盈利;另一方面,如果使用3:1的盈亏比就意味着潜在利润是潜在损失的三倍,那么你只需要有25%的概率就可以盈利。
如果你想赢得高回报与风险比率,这里分享一些简单的计算公式:
所需盈亏比=(1 /胜率)- 1
最低胜率= 1 /(1+盈亏比)
 
举个例子,王鑫计划拿出1万美金做交易,希望在这次交易将回报与风险比控制在1.5比1的范围内,即王鑫希望能够挣1.5万美金,如果没有盈利却亏损1万美金,也可以接受。为此,为了达到这个目的,王鑫该怎么去控制他的胜率呢?根据上述公式,我们可计算出:他的最低胜率= 1/(1+1.5)=40%,也就是说,王鑫如果做10单的话,需要做到4单的盈利,即使亏损了6单,也可确保原有保证金不亏损。
还有,在计算更加个性化的盈亏比之前,应该记住,使用胜率来找到一个很好的盈亏比几乎不会有什么不妥。如果我们想为自己的交易获得更适当的比率,还可以从预期期限,当前的交易环境和货币对的平均波幅范围获得信息。
 
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外汇小贴士:

外汇市场的外汇算法是什么?
常用算法包括:时间加权平均价格算法、分段订货算法、黑冰算法、价格算法、平衡影响和风险算法、最小影响算法、累积分配算法、交易者百分比算法、加权平均价格算法、到达价格算法等。例如:平衡影响和风险算法、最小影响算法只能用于美式期权交易,黑色冰算法只能用于美国价差合约和期货交易,交易量百分比算法仅适用于期货和股票交易。
然而,只有四种交易算法可以在外汇市场上使用:累积分配算法(Accumulate/Distribute)、REACH 价格算法(ArrivalPrice)、分段顺序算法和时间加权平均价格算法(TWAPTimeWeighetdAverageprice)。
 
算法交易在执行速度、效率上都有了很大的提高,除了给普通投资者带来交易方便和利润稳定外,还在交易次数上,案例的数量也对经纪人的流动性起到了积极的作用,当然,经纪人的佣金也会带来一定的增加,这也是一定的固定利润。
关键词:
责任编辑:618外汇网
  
来源:未知
   

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