アイスランド通貨両替
马丁格尔战略外汇市场不同于赌场,外汇的/涨跌/不是赌的概率问题。
在使用马丁格尔策略时,当投资者最害怕入市的时候,市场却朝着相反的方向运行。
根据马丁格尔的理论,因为以后会越压越多,后期很有可能会把账户里的资金全部亏光。
所以可以看出,马丁格尔理论最怕/连续趋势/的行情,但它最适合/连续趋势/的行情。
对于想使用这种策略的外汇交易员来说,最重要的问题是选择合适的初始仓位,并根据资金量增加倍数。
如果初始仓位过高,就会造成每次翻倍的投入过大,可能无法坚持到价格波动回落,而倍数的增加也会造成同样的问题。
另外,还要考虑加仓的距离,比如汇率跌了15个点要加仓,或者20个点要加仓。
在这方面,不同的投资者有不同的喜好和习惯,很难说哪种方法更好。
我们来看看这个策略的详细操作方法。
上图是一个假设的货币汇率处于波动下行的趋势。
可以看到,一开始货币的汇率是1.3500。
此时,投资者进场买入1手,在20点处增加距离。
在货币下跌20点至1.3480后,投资者继续加仓1手,平均买入成本降至1.3490。
换句话说,虽然货币跌了20点,但只要再涨10点,就能保证投资不亏。
继续交易,币种跌至1.3420,累计跌幅达80点,但由于平均成本已在低位摊销,只要汇价再涨19点至1.3439,就可以挽回损失。
下图是比较直观的展示。
可能有人会想,汇率能不能涨到这个水平,但正如前面所说,这个策略的最佳使用场景是在波动的市场中。
在这种市场中,一个货币下跌80点,然后上涨19点的情况并不罕见。
也许有的投资者已经看到,在动荡的市场环境下,马丁格尔策略只能用于保住现有的收益,规避未来一段时间的风险,当出现上涨趋势时,可以限制收益。
而由这种策略衍生出来的/反马丁格尔策略/,可以在波动的市场中获得更好的利润。
机遇与挑战并存 经济新闻作为市场经济中最重要、最不可或缺的新闻品种,在从/数据/到/大数据/的转型中,面临着机遇与挑战并存的局面。
1.牢牢抓住机遇 大数据时代给经济新闻带来了巨大的增值空间,经济新闻大有可为。
机会主要体现在三个方面。
其一,让新闻报道更有看点。
传统的经济新闻往往以文字为主,数据为辅,结合图片做新闻。
由于大数据直接渗透到经济新闻生产的关键环节,出现了先取数据、后取文字说明的处理方式,打破了传统的新闻生产方式。
英国/卫报/在数据新闻的探索上走在了时代的前列,其新闻采取了/数字优先/的策略,新闻呈现方式包括图标和地图。
最能感受到大数据带来的可视化效果的应该是观众。
对于普通人来说,经济新闻不再那么晦涩枯燥。
除了央视的/据说/系列,财新传媒还积极探索数据挖掘型的可视化新闻报道。
其制作的/三公消费龙虎榜/就是在此前政府相关部门发布的三公消费数据的基础上。
以上,将数据转化为可视化的新闻报道。
通过五大模块,该榜单不仅让受众直观地了解中央政府的整体消费情况,还能看到各部门的支出明细和排名。
让受众一目了然,新闻报道也达到了舆论监督的目的。
即便中国政策层面开始控通胀,更多也是从信贷层面和财政层面下手,而非狭义流动性层面 其实央行对通胀风险的抬升已经有所应对,但这种应对不是体现在资金面或者说狭义流动性上,而是体现在信贷层面和财政层面。
一是信贷额度的管控,二是对地产调控的加码,三是基建的放缓。
从一季度经济结构看,支撑还是主要来自地产,那么地产接下来的走势对经济而言就比较关键。
近期地产严控的政策频出,4月初住建部约谈广州、合肥等5个城市政府,要求坚决遏制投机炒房,随后又有“深房理”受查、四大国有银行广州辖区内网点4月两次上调房贷利率、合肥发布楼市“新政八条”等事件,反映了政策层面遏制房地产泡沫的决心。
不仅是政策指导,包括信贷结构的调整,也在给地产降温。
去年以来银行偏重于投放房贷以及居民的消费贷款和经营性贷款,对房地产销量起到了较大的支撑作用。
如果未来开始限制房贷额度以及严查消费贷和经营贷流向房地产,那么居民杠杆将会有所回落,对地产销量也会起到抑制。
年初以来,地产新开工已经有所放缓。
如果地产销量开始下降,对地产开发商的资金会起到进一步收紧的效应,倒逼开发商拿地更谨慎。
前端的地产投资减弱也会开始传导到钢铁和水泥等工业品价格。
近期人口数据迟迟未公布,也引发了市场和网民的热议。
近些年高房价等因素推动下,生育成本不断抬升,人口增长明显放缓。
因此从推动人口重回增长的角度讲,控地产也已经成了箭在弦上不得不发,最新政治局会议也首次提及“防止以学区房等名义炒作房价”。
同时另一边,控政府杠杆引导下,基建层面的管控边际也有所收紧。
3月底国务院办公厅转发国家发展改革委等单位《关于进一步做好铁路规划建设工作意见》的通知,其中明确指出,到2035年,使铁路网络布局结构更加优化完善,铁路债务规模和负债水平处于合理区间,该通知被外界解读为高铁、地铁项目可能面临收紧。
该通知下发后,山东、陕西部分铁路项目建设暂缓。
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