在上篇文章中我们学习了渔网交易法的概念和特点相关的知识，相信大家对于渔网交易法有了一定的了解，这篇文章我们学习一下渔网交易法在外汇中的操作和运用。希望对大家的外汇投资有所帮助。
先假设，我们的建仓方向是空，每个仓位0.01手，价格区间是100点(即每隔100点建一个空仓)。
另上，我们先考虑最最简单的情况。为了研究方便，我们先忽略一些次要的因素，我们先不考虑点差(认为点差为0)和隔夜利息。(在实际交易中，如果增加止盈价位，减小交易频度，点差的影响也是很小的;另外，实际交易中，可以不算隔夜利息的经纪商，但实际上，隔夜利息有时是对我们有利的，但现在先不考虑)。
再做一个简化，假设外汇的变化是直线的，中间没有反复的波动。
好，现在假设有一个货币对，它的最大变化是3000点，每手每点是$10(即买1手，涨1点，赚$10)。一段时间里，该货币对先涨了3000点，很糟糕，我们的所有仓位全部亏损，亏损点数是：3000
+ 2900 + 2800 … + 100 =
46500点，0.01手就是$4650。现在，我们已经亏了$4650了，但是，请记住，该货币对的最大变化是3000点，也就是说，我们的亏损已经达到的最大值。这个最大值，我认为就是渔网的建网的最大成本。
从此以后，只会该货币也再涨出这3000点，这个成本就不会变化，也就是说，我们的投入进入了收获期。从止，我们就只有收入，而没有更多的亏损了。
好，再来看收入情况：当渔网完全建成后，价格每下降100点，我们就可以赚一个仓位，即赚：$10美金。如果每年有100次降100点(事实上，GBPUSD在2004~2005这两年间，确实每年有100次100点的变化)，则每年我们将赚$1000，这样，投资回报率是：22%，近5年后收回成本(注意：这里还没有考虑保证金率的要求，如果保证金率是100%，那我们在户头上的钱必须是4650
在上篇文章中我们学习了渔网交易法的概念和特点相关的知识，相信大家对于渔网交易法有了一定的了解，这篇文章我们学习一下渔网交易法在外汇中的操作和运用。希望对大家的外汇投资有所帮助。
先假设，我们的建仓方向是空，每个仓位0.01手，价格区间是100点(即每隔100点建一个空仓)。
另上，我们先考虑最最简单的情况。为了研究方便，我们先忽略一些次要的因素，我们先不考虑点差(认为点差为0)和隔夜利息。(在实际交易中，如果增加止盈价位，减小交易频度，点差的影响也是很小的;另外，实际交易中，可以不算隔夜利息的经纪商，但实际上，隔夜利息有时是对我们有利的，但现在先不考虑)。
再做一个简化，假设外汇的变化是直线的，中间没有反复的波动。
好，现在假设有一个货币对，它的最大变化是3000点，每手每点是$10(即买1手，涨1点，赚$10)。一段时间里，该货币对先涨了3000点，很糟糕，我们的所有仓位全部亏损，亏损点数是：3000
+ 2900 + 2800 … + 100 =
46500点，0.01手就是$4650。现在，我们已经亏了$4650了，但是，请记住，该货币对的最大变化是3000点，也就是说，我们的亏损已经达到的最大值。这个最大值，我认为就是渔网的建网的最大成本。
从此以后，只会该货币也再涨出这3000点，这个成本就不会变化，也就是说，我们的投入进入了收获期。从止，我们就只有收入，而没有更多的亏损了。
好，再来看收入情况：当渔网完全建成后，价格每下降100点，我们就可以赚一个仓位，即赚：$10美金。如果每年有100次降100点(事实上，GBPUSD在2004~2005这两年间，确实每年有100次100点的变化)，则每年我们将赚$1000，这样，投资回报率是：22%，近5年后收回成本(注意：这里还没有考虑保证金率的要求，如果保证金率是100%，那我们在户头上的钱必须是4650
* 2，即：$9300，虽然另一半是不会被亏损掉的，但它确实要我们拿出这么多钱来)。
通过上述分析，对这种交易法，我想已经有了更新刻的认识了：
(1)看上去似会出现无限亏损，但实事上一个货币对的变化范围总是有限的(这个假设和技术分析一样，是建立在概率基础上的，但实际上，它的可确定性相比其它技术分析手段要可靠很多);
(2)这个亏损我们认为是建网的最大投入成本。另外，它只是浮亏，不会表示在账面上。从这点看，渔网交易法和其它方法有一个理念上的完全不同点：其它方法是要保证本金，而如果你决定采用渔网法，你就做好这个最大建网成本投入的心里准备，就像开饭店一样，本金是可能会被花掉的。
(3)渔网建成后，接下来就只有赚钱了，但是赚钱似乎很少，在不考虑保证金率的前提下，年盈利才20%，如果按要求达到100%的保证金率，那年盈利才10%。
(4)另外，如果建仓的方向是正利息的方向，在网络建成后，我们还可以获得利息收入。如：利息是每天每手$2，则在渔网建到最大(30个仓位，0.3手)时，每天利息是$0.6，每年是$216。晕，也不多!
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