FXDD-点值获利计算

 

主要的外汇市场:伦敦,纽约,东京,新加坡,法兰克福,苏黎士,香港,巴黎,洛杉矶,悉尼

                外汇市场,也称为“Forex”或“FX”市场,是全球最大的金融市场。

 

外汇市场的八个基本汇率:

   

所有的外币组对可以被分成3类,直接报价对(EURUSD, GBPUSD,AUDUSD),间接报价对(USDJPY, USDCHF,USDCAD,USDHKD,USDNZD)和交叉汇率(GBPCHF, EURJPY 等)。

 

手数:lots(基本交易单位), 1 lots=10万单位基本货币组成(标准帐户)。

     MiNi帐户: 1 lots=10K

     中间帐户:  1 lots=50K

     标准帐户:  1 lots=100K

     专业帐户:  1 lots=250K

 

点值的计算按式子

 

注意: 下面的例子的手数都是5K,标准帐户,获利看价位的变化,美元在货币对中扮演计价单位角色。

 

直接报价的外汇对

[pip] = [lot size] × [tick size]

[lot size] - 每手的数量;[tick size] - 跳动点的数量,比如对EURUSD,它是0.0001。对于正向报价的货币来说,每个点的价值是不变的,不依赖于当前的报价。

例:

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对于GBPUSD,lot size是0.05 lots英镑,tick - 0.0001。

[pip] =0.05* 100000 * 0.0001 = $0.50

获利: 0.50*(1.7335-1.7332)/0.0001=$1.50

        0.05*100 000*(1.7335-1.7332)= $1.50      //此定单单先进行挂单后手动平仓

   

间接报价的外汇对:

[pip] = [lot size] × [tick size] / [current quote]

[current quote] - 当前的报价。对于反向报价的货币来说,每个点的价值依赖于当前的报价。

例:

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对于USDCHF,lot size是 0.05 lots美元,tick - 0.0001。报价为1.1258,

[pip] = 0.05*100000 * 0.0001 / 1.1258 = $0.4441

获利:  0.4441*(1.1258-1.1145)/0.0001=$50.19

        0.05*100 000*(1.1258-1.1145)/1.1258=$50.19     //此定单为挂单平仓

 

对于交叉汇率:

[pip] = [lot size] × [tick size] × [base quote] / [current quote]

[base quote] - 基本外汇的当前报价。

例:

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对于GBPCHF,

目前还不会算~~大家会的,教我~

 

 

汇率的报价分为买入价和卖出价(英文表示是:BID/ASK),均是从交易银行角度出发的,针对报价中的基本货币而言的。买入价是指交易银行从你那里买一个基本货币单位所付给你的价格,而卖出价是指交易银行卖给你一个基本货币单位的价格。买入价和卖出价的价差越小,对于投资者来说意味着成本越小。银行间交易的报价点差正常为2-3点,银行(或交易商)向客户的报价点差依各家情况差别较大,目前国外保证金交易的报价点差基本在3-5点,香港在6-8点,国内银行实盘交易在10-40点不等。举例来说:

 

Currency Name

Bid

Ask

(买入价)

(卖出价)

EUR/USD

1.2807

1.2810

这里,欧元是基本货币,美元是目标货币。

 

当多头时,你想买入一个欧元单位时,你是按照交易银行的卖出价,付出1.2810美元。

而当空头时,你想卖出一个欧元单位时,你是按照交易银行的买入价,收回1.2807美元。

 

K线阴阳烛:

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内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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