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招商银行个人实盘外汇买卖交易规程

招商银行个人实盘外汇买卖交易规程 第一条 招商银行个人实盘外汇买卖业务， 是指招商银行接受客户通过招商银行电话银行、 自助终端、 网上银行等方式提交的委托交易指令， 按照招商银行根据国际市场汇率制定的交易汇率进行即期外汇买卖并通过相关账户完成资金交割的业务。 第二条 招商银行根据国际外汇市场即时行情进行报价。 因受国际上各种政治、 经济因素， 以及各种突发事件的影响， 汇价经常处于上下波动之中， 客户应充分认识外汇投资的风险，并愿意承担由此带来的一切责任。 第三条 个人外汇存款分为现钞和现汇， 客户的现钞存款可按照招商银行公布的现汇价格进行交易， 但仍按现钞存款进行管理。 第四条 一卡通专业版的个人实盘外汇买卖资金的管理 1、 招商银行个人实盘外汇买卖业务通过“一卡通” 内的外汇买卖专户（简称专户） 进行交易资金的管理和清算。 2、 客户开通外汇买卖功能后， 须将资金由一卡通活期账户转入外汇买卖专用账户后即可进行交易委托。 3、 专户分为现钞专户和现汇专户， 专户的现钞存款按照招商银行公布的现汇价格进行交易， 但仍按现钞存款进行管理。 4、 财富账户的个人实盘外汇买卖资金通过财富账户活期账户进行管理和清算。

资金管理决策

资金管理决策汇报人：XXX（职务/职称）日期：2025年XX月XX日资金管理基础概念资金流动分析与建模资金管理决策流程设计风险管理与对冲策略投资组合优化管理融资决策与资本成本控制现金流预测技术升级跨境资金管理实务目录企业资金结构优化短期资金决策工具长期资金战略规划数字化资金管理系统法律与伦理规范决策绩效评估与改进深度覆盖从基础理论到前沿技术（如AI预测、区块链）每个二级标题支持4-5页内容展开，总页数可达60+目录增加实战模块（案例/沙盘）提升实用性符合企业资金管理的完整决策链条重点模块（如风险管理、跨境资金）可单独延伸为专题目录资金管理基础概念01资金管理定义与范畴界定资金管理是企业或个人通过系统性规划、组织、控制和监督资金流动的全过程，涵盖现金流预测、投融资决策、风险对冲等环节，旨在实现资金使用效率最大化。其范畴包括经营性资金（日常运营）、投资性资金（长期资产配置）和筹资性资金（资本结构优化）三大模块。战略规划属性从时间维度看，资金管理贯穿企业初创期（融资规划）、成长期（资本扩张）、成熟期（现金流优化）直至衰退期（资产重组）的全周期，要求根据不同阶段特点动态调整管理策略。例如初创企业更关注融资渠道开拓，而成熟企业侧重存量资金增值。全生命周期管理在组织架构中体现为”集团-子公司-业务单元”三级管控模型，集团层面制定资金政策（如集中收付制度），子公司执行具体操作（如应收账款管理），业务单元负责数据反馈（如销售回款周期统计），形成闭环管理链条。多层级管控体系以”现金→存货→应收账款→现金”为核心循环，典型制造业企业需保持该周期短于供应商账期，否则将出现流动性危机。例如某车企需确保从零部件采购到整车销售回款的周期控制在60天内，以匹配45天的应付账款期限。企业资金流动的底层逻辑营运资本循环长期资产投资（如厂房建设）具有”金额大、周期长、不可逆”特点，要求采用折现现金流法（DCF）评估项目，并匹配5-10年中长期融资。某光伏企业新建工厂时，需测算未来20年发电收益现值是否超过15亿元建设成本。资本性支出特性通过债务融资放大ROE（净资产收益率），但需控制资产负债率在行业警戒线内。餐饮行业通常维持40%-60%负债率，过高的杠杆会导致利息支出吞噬利润，如某连锁品牌因70%负债率导致季度利息支出占营收15%而陷入困境。杠杆效应传导资金管理目标与核心要素流动性保障目标建立包括”现金持有量（3个月运营支出）、速动比率（>1）、现金转换周期（行业基准值±20%）”在内的指标体系。零售企业通常保留10%-15%月销售额作为安全储备，应对季节性波动。资本成本优化风险对冲机制通过加权平均资本成本（WACC）最小化原则设计融资结构，包括股权融资（成本约8%-12%）、债券融资（5%-7%）、供应链金融（3%-5%）等工具组合。科技公司常采用”可转债+VC融资”模式降低早期阶段资金成本。运用外汇远期合约（应对汇率波动）、利率互换（防范基准利率上调）、商品期货（锁定原材料成本）等衍生工具。航空公司普遍通过原油期货对冲60%-80%航油采购成本，将燃油价格波动控制在总成本5%以内。123资金流动分析与建模02资金流入流出动态监控方法实时交易追踪系统智能阈值动态调整多维度标签化分析通过银行核心系统与API接口实时捕获交易流水，采用事件驱动架构处理大额异常交易，设置阈值触发预警（如单笔转出超日均余额20%），并自动生成资金流动热力图。对客户交易打标（如工资收入、供应链付款、投资赎回等），结合时间序列聚类算法识别周期性规律（如企业季度缴税、个人房贷扣款），建立资金流动特征画像。运用贝叶斯优化算法，根据历史波动率、行业均值、宏观经济指标（PMI/CPI）自动校准监控阈值，避免静态阈值导致的误报或漏报。现金流预测模型构建（ARIMA/机器学习）整合ARIMA（处理线性趋势）与LSTM神经网络（捕捉非线性特征），对季节性明显的零售企业采用STL分解预处理，预测误差较传统方法降低30-45%。混合时序预测框架基于知识图谱技术构建供应商-客户-金融机构关系网络，通过GraphSAGE算法预测连锁违约风险传导对现金流的影响，覆盖85%以上的关联交易场景。企业级现金流图谱建模在预测模型中嵌套蒙特卡洛模拟，随机注入利率波动、汇率跳涨等极端参数，输出概率分布形式的现金流区间预测（如95%置信区间）。压力测试集成模块资金缺口预警与应急机制多级预警信号体系设置黄/橙/红三级预警，黄色预警触发资金头寸日报强化监控，橙色预警启动同业拆借预备通道，红色预警自动冻结非必要支出并激活董事会通报流程。应急融资沙盒推演预先与多家金融机构签订流动性支持协议（如备用信贷额度），定期通过区块链智能合约模拟触发条件，确保紧急情况下1小时内完成资金划转。动态缓冲池优化采用强化学习算法动态调整备付金比例，根据预警信号强度自动分配不同流动性资产（现金/国债/票据贴现）的处置优先级，资金使用效率提升25%以上。资金管理决策流程设计03资金管理决策需整合财务数据（如现金流、负债率）、市场数据（如利率波动、行业趋势）及内部运营数据（如项目预算、成本结构），确保信息覆盖业务全链条。通过ERP系统、银行对账单和第三方数据平台实现自动化采集，减少人为误差。决策信息收集与数据清洗全面数据采集原始数据常存在缺失值、重复记录或格式不一致问题，需通过去噪、插补和归一化处理。例如，使用Python的Pandas库或专业ETL工具（如Informatica）清洗数据，确保后续分析的准确性。数据清洗与标准化通过统计方法（如Z-score、IQR）或机器学习模型（如孤立森林）识别异常交易或波动，避免因数据偏差导致决策失误。异常值检测多维度资金分配优先级判定风险收益平衡合规性与战略对齐流动性需求分级根据资金用途（如短期偿债、长期投资）评估风险偏好，高风险项目需匹配更高预期收益。例如，使用夏普比率或CAPM模型量化风险调整后收益，优先分配至高效领域。将资金需求分为紧急（如工资发放）、重要（如供应商付款）和战略（如研发投入），通过ABC分类法动态调整优先级，确保关键业务不间断运行。结合监管要求（如资本充足率）和企业战略（如市场扩张），设定硬性约束条件。例如，ESG投资需符合内部政策，否则一票否决。决策结果模拟与敏感性分析蒙特卡洛模拟通过随机变量建模（如利率变化、营收波动）生成数千种可能场景，计算资金缺口概率分布，为保守或激进策略提供依据。工具如@RISK或Python的NumPy库可实现高效模拟。敏感性参数测试压力测试设计识别关键变量（如汇率、原材料成本）对资金链的影响程度。例如，若汇率波动±5%导致净现金流变化超过10%，则需制定对冲策略。模拟极端事件（如经济衰退、供应链中断）下的资金韧性，评估应急预案有效性。巴塞尔协议III的流动性覆盖率（LCR）是典型参考指标。123风险管理与对冲策略04市场/信用/流动性风险识别通过实时跟踪汇率、利率和资产价格波动，结合VaR（风险价值）模型和历史模拟法，量化潜在损失。例如，银行需每日评估外汇头寸的敏感性，设定95%置信水平下的单日最大损失阈值。市场风险监测建立交易对手信用评级体系，分析其财务报表、违约概率（PD）和损失给定违约（LGD）。对高风险对手方要求抵押品或缩短结算周期，如采用中央对手方清算（CCP）降低双边信用风险。信用风险评估监控资产负债期限错配情况，通过流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）确保短期偿付能力。例如，持有高流动性外汇储备（如美元、欧元）以应对突发资金需求。流动性风险管控期货合约标准化对冲购买外汇看跌期权保护贬值风险（如日元兑美元），支付期权费换取下行保护；同时可卖出看涨期权（CoveredCall）降低对冲成本，但需承担上行收益封顶的风险。期权策略灵活性跨市场工具组合结合远期合约（OTC定制化）与期权（如风险逆转策略），针对不同期限和波动率场景设计对冲方案。例如，对长期应收账款使用远期，对短期不确定性使用美式期权。利用交易所交易的标准化外汇期货（如CME的欧元/美元合约）锁定未来汇率，降低基差风险。例如，银行通过卖出3个月欧元期货对冲欧元资产贬值风险，保证金制度可提高资本效率。外汇风险对冲工具选择（期货/期权）风险敞口量化与压力测试敞口计算模型动态限额调整极端情景压力测试采用蒙特卡洛模拟或Delta-Gamma法量化外汇净敞口，考虑相关性（如货币对间的波动传导）和尾部风险。例如，计算欧元/英镑交叉汇率变动对多币种投资组合的影响。模拟黑天鹅事件（如英国脱欧、美联储激进加息）下的汇率冲击，评估资本充足率。测试指标包括最大回撤（MaxDrawdown）和生存期（SurvivalPeriod）。根据测试结果设定分币种、分期限的风险限额，并触发自动平仓机制。例如，当欧元头寸VaR突破阈值的120%时，系统强制减仓至安全水平。投资组合优化管理05短期投资需优先考虑流动性，选择货币市场基金、短期债券或高流动性ETF，以满足紧急资金需求或阶段性财务目标；长期资产配置则侧重股票、房地产或私募股权等低流动性高增长资产，通过时间分散风险并获取复利收益。短期投资与长期资产配置策略流动性需求匹配短期策略需严格控制波动性，避免因市场短期波动影响本金安全；长期配置可容忍更高风险，通过多元化（如跨地域、跨行业）降低系统性风险，同时利用经济周期实现收益增长。风险承受能力评估短期投资组合需定期（如季度）检视并调整持仓，确保与目标一致；长期资产配置则建议每年再平衡一次，根据市场变化动态调整股债比例，维持风险收益目标。再平衡机制通过计算资产夏普比率（超额收益/波动率），筛选风险调整后收益最高的标的，优先配置低相关性资产组合（如黄金与股票），在控制下行风险的同时提升整体回报。风险调整后收益最大化模型夏普比率优化聚焦极端损失场景，量化投资组合在95%置信区间下的最大预期亏损，调整持仓以降低尾部风险，适用于对冲基金或高波动市场环境。CVaR（条件风险价值）模型结合市场均衡收益与投资者主观观点，通过贝叶斯方法修正资产预期收益率，解决传统均值-方差模型对输入参数过度敏感的问题，实现更稳定的资产配置。Black-Litterman模型ESG因素对投资决策的影响环境（E）风险溢价高碳排放企业可能面临政策罚款或技术淘汰风险，需通过碳足迹分析排除“棕色资产”；清洁能源、循环经济等绿色领域则享受政策补贴和长期增长红利，如光伏产业链或电动汽车板块。社会（S）治理溢价治理（G）结构优化关注劳工权益、数据安全等社会因素，避免因员工罢工或隐私诉讼导致股价暴跌；优先投资员工满意度高、社区关系良好的公司，这类企业通常具有更低运营风险和更高品牌溢价。独立董事会占比、高管薪酬合理性等治理指标直接影响决策透明度，良好的公司治理可降低财务舞弊风险，提升长期股东回报率，如MSCIESG评级A级以上企业通常跑赢同业指数。123融资决策与资本成本控制06资本成本差异股权融资成本通常高于债权融资，因股东要求风险溢价（CAPM模型中β系数体现），而债务利息可税前抵扣形成税盾效应（1-T）。例如，股权成本re可能达12%，而税后债务成本rd(1-T)仅5%。股权融资与债权融资权衡分析财务风险对比债权融资增加固定利息支出，可能导致财务困境（如现金流断裂），而股权融资虽无还本压力，但稀释控制权，需权衡EPS（每股收益）波动与股东权益摊薄风险。融资灵活性债权融资条款（如抵押、限制性条款）约束性强，而股权融资可通过优先股、可转债等混合工具平衡灵活性与成本，适合高成长企业。WACC计算与资本结构优化公式分解应用最优资本结构β系数调整WACC=(E/V)re+(D/V)rd(1-T)，需动态调整E（股权市值）与D（债务市值）权重。例如，科技企业可能降低D/V至20%以维持低杠杆，而公用事业企业可提升至50%利用低债务成本。计算re时需用杠杆β（βl=βu

1+(1-T)D/E

），反映行业风险（如消费行业βu=0.8vs科技行业βu=1.5），进而影响WACC结果。通过迭代测算不同D/E下的WACC，找到最小值点（如WACC=8%时D/E=0.6），同时考虑破产成本与代理成本的平衡。资产证券化（ABS）无固定到期日，可计入权益降低杠杆率（如银行补充一级资本），但内含赎回条款与利率跳升机制（如5年后利率+3%），需模拟现金流压力测试。永续债特性绿色债券与可转债绿色债贴息政策可降低融资成本（如央行碳减排支持工具），可转债则通过转股价设定平衡债性与股性，适合市场波动期融资。将应收账款、租赁债权等底层资产打包发行证券，降低融资成本（如AAA评级ABS利率较普通债低1-2%），但需严格资产隔离与现金流预测。创新型融资工具应用（ABS/永续债）现金流预测技术升级07大数据在现金流预测中的应用多源数据整合通过聚合ERP、银行流水、税务系统等异构数据源，构建企业资金流动全景视图，利用数据清洗技术消除冗余信息，提升基础数据质量至95%以上可用标准。时序模式挖掘采用Hadoop/Spark框架处理海量历史交易数据，识别季节性付款、供应商结算周期等12类资金流动规律，使预测准确率较传统方法提升40%。风险场景模拟基于蒙特卡洛算法对大宗商品价格波动、汇率变化等外部变量进行10万次迭代推演，生成资金缺口概率分布图，辅助制定缓冲策略。区块链技术实现资金流溯源通过HyperledgerFabric构建分布式账本，将采购申请-审批-付款全流程上链，实现单笔资金流转时间戳追溯，审计效率提升70%。全链路可验证部署自动执行的合约条款，如触发”供应商交货延迟>3天”条件时冻结30%尾款，降低供应链违约风险23%。智能合约风控利用跨链技术连接SWIFT与本地清算系统，实时追踪海外子公司资金归集路径，减少在途资金占用达15%。跨境资金透明化智能算法驱动的动态预测系统LSTM神经网络建模采用深度学习方法训练资金流入流出预测模型，通过注意力机制捕捉突发性大额收支特征，使周粒度预测误差率控制在5%以内。强化学习动态调参多场景推演引擎构建Q-learning算法环境，根据实际现金流偏差自动调整预测权重参数，在原材料价格剧烈波动期仍保持85%预测稳定性。集成Prophet、ARIMA等8种预测算法，按”并购融资””债务到期”等业务场景智能匹配最优模型组合，决策响应速度缩短至2小时。123跨境资金管理实务08通过搭建多币种资金池架构，实现全球本外币资金的实时可视化管理。例如采用SWIFTg4C系统实现跨境资金自动清分，某跨国企业通过该方案将全球资金归集时间从72小时缩短至4小时，日均沉淀资金减少1.2亿美元。多币种资金池集中管理方案本外币一体化归集建立基于VaR模型的智能对冲策略，当货币敞口超过预设阈值时自动触发对冲指令。某汽车集团应用此机制后，年汇兑损失从4300万元降至600万元，对冲成本降低67%。动态汇率对冲机制运用机器学习算法分析历史支付数据、贸易周期等200+变量，生成未来30天分币种现金流预测。某电子企业应用后，短期外债规模降低40%，备付金持有成本下降25%。流动性智能预测转移定价与税务筹划联动三层文档体系构建海关转移定价协同价值链利润分割按照OECD要求完善主体文档、本地文档和国别报告，确保转让定价政策与资金流动匹配。某制药企业通过重构研发费用分摊机制，使跨境特许权使用费税率从20%降至5%，年节税2.3亿元。运用利润分割法(PSM)量化各辖区贡献度，某芯片企业将晶圆制造利润权重从35%调整至52%，配合香港地区税收协定，整体税负下降11个百分点。同步准备海关估价文档与税务定价文件，某工程机械企业通过”成本+5%”的统一定价策略，避免海关补税1.8亿元的同时维持税务稽查零调整记录。跨境资金流动合规性管理实时监测系统部署建立嵌入37国外汇管制规则的资金流动监测平台，某集团在系统上线后拦截异常交易47笔，涉及金额3.2亿元，规避了俄罗斯、阿根廷等国的外汇处罚风险。监管沙盒测试机制在自贸试验区开展资金池压力测试，某新能源企业通过模拟外债额度突破、跨境担保履约等场景，提前3个月准备备案材料，确保某国央行突击检查顺利通过。区块链存证应用采用分布式账本技术记录跨境支付全流程，某贸易公司凭借不可篡改的支付凭证链，在印度税务稽查中快速证明59笔关联交易真实性，节省举证成本280万元。企业资金结构优化09优化应收账款管理结合JIT（准时制生产）与ABC分类法，减少滞销品占用资金，同时利用物联网技术实时监控库存周转率，确保供应链高效运转。精细化库存控制延长应付账款账期在不影响供应商关系的前提下，通过谈判或供应链金融工具（如反向保理）延长付款周期，保留更多现金用于短期投资或应急需求。通过缩短信用周期、实施动态折扣政策或引入保理服务，加速资金回笼，降低坏账风险。例如，采用AI驱动的信用评估模型精准筛选优质客户，减少逾期率。营运资本效率提升路径存量资金盘活策略（证券化/供应链金融）将应收账款、租赁收益等未来现金流打包为标准化证券出售，快速变现非流动性资产。需注意底层资产质量评估与法律合规性，避免结构性风险。资产证券化（ABS）利用核心企业信用为上下游中小微企业提供融资支持，如订单融资、仓单质押等，既能盘活链条资金，又可增强生态协同效应。供应链金融工具应用通过短期国债、货币基金或结构性存款等低风险工具提升存量资金收益，同时保持流动性以备突发支出。闲置资金理财配置资本密集型项目资金安排分阶段融资规划政府补贴与税收优惠利用风险对冲机制设计根据项目生命周期（建设期、运营期）匹配不同融资工具，如前期采用股权融资或专项债，后期引入项目贷款或REITs，降低整体资金成本。针对汇率、利率波动，运用远期合约或利率互换等衍生品锁定成本，确保项目现金流稳定性，避免因市场波动导致资金链断裂。积极申请绿色能源、基建等领域政策性补贴，叠加加速折旧等税收筹划手段，有效减轻项目前期资金压力。短期资金决策工具10信用评级要求商业票据发行需依赖企业信用评级，通常要求评级在A-2/P-2以上，短期融资券则需满足银行间市场交易商协会的注册条件，包括净资产规模和盈利能力等硬性指标。商业票据与短期融资券运作融资成本计算商业票据采用贴现方式发行，实际利率=票面金额×贴现率×期限/360；短期融资券多为固定利率，需综合承销费、评级费等中间成本计算综合年化融资成本。流动性管理商业票据期限通常在270天以内，适合匹配企业季节性资金需求；短期融资券1年内分期还款设计可平滑企业偿债压力，避免集中兑付风险。应收账款保理决策模型保理类型选择有追索权保理适合信用风险较高客户，保理商仅承担催收服务；无追索权保理可完全转移坏账风险，但融资成本通常高出2-3个百分点。资金成本测算账期优化效应需比较保理费率（通常为应收账款金额的0.8%-3%）与放弃现金折扣机会成本，当保理综合成本低于短期贷款利率2个百分点时具有决策优势。通过保理提前回款可缩短现金转换周期（CCC），典型案例显示制造业企业采用保理后营运资金周转率提升可达40%。123零库存资金管理实践JIT采购系统要求供应商按生产进度分批次供货，通过VMI（供应商管理库存）将存货资金占用转移至上游，典型企业可实现原材料库存周转天数降至3天以下。动态安全库存算法运用机器学习分析历史需求波动、供应链延迟概率等变量，自动生成最小安全库存量，较传统EOQ模型减少资金占用15%-25%。反向保理融资基于核心企业信用延伸至供应商，通过电子商票质押融资实现”零库存+负营运资金”模式，家电行业龙头应用该模式后应付账款周转天数延长至120天以上。长期资金战略规划11风险评估与估值匹配在并购重组过程中，需对目标企业进行全面的财务、法律及市场风险评估，确保资金投入与标的估值相匹配，避免因高溢价收购导致资金链压力。多元化融资渠道结合股权融资、债权融资（如并购贷款、可转债）及自有资金，优化资本结构，降低融资成本，同时预留应急资金以应对审批延迟或整合期的现金流波动。分期支付与对赌条款采用分期付款或业绩对赌协议，将部分资金支付与标的未来盈利挂钩，减少一次性支出压力，并激励被收购方实现协同效应。并购重组资金安排要点研发投入与股东回报平衡根据行业技术迭代速度和企业生命周期，动态调整研发投入占比（如高科技企业建议维持营收的10%-15%），同时通过股息政策稳定股东预期，例如设定不低于净利润30%的分红比例。动态预算分配机制采用“核心-边缘”分类法，优先保障突破性技术的资金需求，削减低效项目；定期向股东披露研发进展及商业化潜力，增强透明度以缓解短期回报压力。研发项目优先级排序对核心研发团队实施股权激励计划，既降低当期现金消耗，又将员工利益与长期股东价值绑定，实现研发与回报的双赢。股权激励替代现金支出0102036px6px流动性分层管理定期模拟极端市场环境（如营收下降30%或融资中断），测算储备资金覆盖期限（建议6-12个月），并设定自动补充机制（如利润超额部分的20%强制划拨）。压力测试与触发阈值跨部门协同决策流程成立由财务、战略及业务部门组成的资金委员会，每季度评估储备金使用场景（如市场扩张、突发危机），避免资金闲置或滥用。将储备资金划分为高流动性（如货币基金、短债）和中低风险投资（如国债、优质企业债），确保紧急情况下可快速变现，同时通过适度投资对冲通胀损失。战略性储备资金管理机制数字化资金管理系统12资金管理平台架构设计分层式架构设计采用表现层、业务逻辑层、数据访问层的分层架构，表现层负责用户交互，业务逻辑层处理核心资金运算，数据访问层实现与数据库的高效对接，确保系统可扩展性和维护性。微服务化部署将账户管理、支付结算、风险监控等功能模块拆分为独立微服务，通过API网关统一调度，支持高并发场景下的弹性扩容和故障隔离。混合云技术集成核心交易数据部署在私有云保障安全性，非敏感业务模块采用公有云部署以降低成本，通过SD-WAN实现跨云网络的高速互联。多活数据中心容灾基于同城双活+异地灾备的架构设计，采用分布式数据库同步技术，确保单数据中心故障时RPO

怎样做期货反向跟单

怎样做期货反向跟单？主要来自于三个方面：一是筛选跟单对象；二是做好资金的配比，用多少资金跟进几个样本；三是跟单客户的心态。今天就从第一个开始娓娓道来，希望对跟单感兴趣的朋友有所裨益。

如何选择跟单对象最重要的是搞清楚交易员亏钱的原因，总结下来主要是两点，操作方向判断错误、资金管理不善，这两个原因可以说是多数交易员亏钱的核心了。有些交易员即便判断错误，他也能赚钱，因为能够在错的时候少亏，对的时候多赚。这样一来，有可能出现“总盈亏点数为负，收益率为正”的局面。而那些，总盈亏点数为正，收益率为负的，则大概率是资金管理问题。

因此总盈亏点数为负且收益率为负的交易者，他们是很好的反向按比例跟随对象。因为，他们可能在判断力和资金管理这块都不行。然而138，由于资金管理每个人都不一样5098，所以就有可能带来不同的结果4957。找到平均亏损点数较大的交易员后，要做的事情比较简单了，使用反向固定手数跟随。当然固定手数的设置多少是我们文章最初提到的第三个点，也是关键控制点之一。

凡事有两面。有了足够的交易数据后，有的投资者选择正向跟单，有的选择方向跟单，因时间不同、状态不同，选择不同的跟单方式本身也是符合逻辑的138。在国内经历了这么多年的证券期货市场洗礼后，对整体投资的大概率失败率有了共性的认识，那如何从巨大的资本市场攫取一桶金？也许最需要改变的不是提升自我某方面的能力，而是思维的转变，在互联网时代，不再需要补短板，而是发散思维拉长自己的长板优势。

以上就是金投期货小编为您介绍的怎样做期货反向跟单的内容，了解更多期货交易信息，请关注金投期货网相关栏目。